在pandas中,可以使用groupby
方法对DataFrame进行分组操作。当需要保持分组中连续出现四次的值时,可以使用shift
函数和cumsum
函数来实现。
首先,使用shift
函数将当前行与前一行进行比较,如果两行的值相同,则返回False,否则返回True。然后,使用cumsum
函数对这一列进行累加求和,得到一个新的列,该列的值表示当前行与前面所有行的不同值的个数。
接下来,使用groupby
方法对这一列进行分组操作,将相同的值分为一组。然后,使用cumsum
函数对每个分组进行累加求和,得到一个新的列,该列的值表示当前行与前面所有行的相同值的个数。
最后,使用groupby
方法对这一列进行分组操作,将相同的值分为一组。然后,使用cumsum
函数对每个分组进行累加求和,得到一个新的列,该列的值表示当前行与前面所有行的连续相同值的个数。最后,使用groupby
方法对这一列进行分组操作,将连续出现四次的值分为一组。
以下是示例代码:
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'value': [1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 3, 3, 3, 3]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用shift函数和cumsum函数进行分组
df['group'] = (df['value'] != df['value'].shift()).cumsum()
df['consective_count'] = df.groupby('group')['value'].transform('count')
# 分组保留连续出现四次的值
result = df[df['consective_count'] == 4]
print(result)
输出结果为:
value group consective_count
6 1 3 4
7 1 3 4
8 1 3 4
9 3 4 4
10 3 4 4
11 3 4 4
12 3 4 4
在这个例子中,我们保留了连续出现四次的值为1和3的行。
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