当value为consective 1 4次时，如何保持pandas groupby中的分组

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。