根据条件将数据帧分为几组

Question

我具有以下结构的数据框：

Id.    Value.

 1. 10
 2. 12
 3. 14
 4. 16
 5. 30
 6. 32
 7. 35
 8. 36
 9. 60
 10. 61
 11. 63
 12. 67
 13. 70

我想使用条件语句将其分为若干组，该语句比较数据框中的后续行，什么是最好的方法？

Answer 1

IIUC，您可以尝试这样做：

s = pd.Series([10,12,14,16,30,32,35,36,60,61,63,67,70])
s.groupby((s.diff() >= 10).cumsum()).apply(list)

输出：

0        [10, 12, 14, 16]
1        [30, 32, 35, 36]
2    [60, 61, 63, 67, 70]
dtype: object

---

对于数据框：

df = pd.DataFrame({'id':np.arange(1,14),
                  'Value':[10,12,14,16,30,32,35,36,60,61,63,67,70]})

df.groupby(df['Value'].diff().ge(10).cumsum())['Value'].apply(list).tolist()

输出：

[[10, 12, 14, 16], [30, 32, 35, 36], [60, 61, 63, 67, 70]]