大熊猫系列的部分总和

Question

我有一个DataFrame看起来像

       A      B
0     1.2     1
1     1.2     6
2     1.2     4
3     2.3     2
4     2.3     5
5     1.2     7

我希望获得一组具有相同价值的部分金额,A但前提是它们彼此相邻.对于这种情况,我希望另一个DataFrame像

0    1.2    11
3    2.3    7
5    1.2    7

我有一种感觉,我可以使用,.groupby但我只能管理它无视这些群体A是否彼此相邻.

Answer 1

使用groupby由助手Series用骨料first和sum:

df = df.groupby(df.A.ne(df.A.shift()).cumsum(), as_index=False).agg({'A':'first','B':'sum'})
print (df)
     A   B
0  1.2  11
1  2.3   7
2  1.2   7

细节:

将shiftd列与ne(!=)进行比较,并cumsum为连续组添加Series:

print (df.A.ne(df.A.shift()).cumsum())
0    1
1    1
2    1
3    2
4    2
5    3
Name: A, dtype: int32

感谢@ user2285236的评论:

当dtype为float时,检查相等性可能会导致不需要的结果.np.isclose可能是更好的选择

df = df.groupby(np.cumsum(~np.isclose(df.A, df.A.shift())), as_index=False).agg({'A':'first','B':'sum'})
print (df)
     A   B
0  1.2  11
1  2.3   7
2  1.2   7

print (np.cumsum(~np.isclose(df.A, df.A.shift())))
[1 1 1 2 2 3]