如何将具有相似最后一列值的相邻NumPy行合并为新行？

Question

你是如何解决这个问题的？我有30行数组，有列( seq，high，low，statues)，目标是合并相似的行，但仅当它们在seq中彼此相邻时。新行将具有最高读数的最大值和最低读数的最小值，并且雕像将与类似行相同。

例如，如果行0的状态为“==”，而行1的状态为“==”，

区块引用

我们不合并它，我们只是把它移到新的列表中。但是，如果第0行和第1行和第2行具有相同的平衡状态，则将新列追加到新列表中，其中seq为1，high = max为2的高值，low为mini为2的low值，以及statues我尝试使用if语句，但如果在arow中有20个有说服力的"balances“，则语句会非常长

序列、高、低、状态

0,55,53，平衡

1,53.75,51，非平衡

2,52.5,51.25，平衡

3,53,50.5，平衡

4,51.5,49.75，平衡5,51,49.25，非平衡6,50.25,49.25，非平衡7,49.25,48.75，48.75，非平衡8,48.75,47.25，平衡9,47.5,45.25，平衡10,47,46，非平衡11,46.75,44，平衡12,45.25,43.75，非平衡13,44.25,42.25，42.25，非平衡14,42.75,41.5，平衡15,44.25,42.5，平衡16,44.25,42.25，非平衡17,46,43.5，平衡18,46.75,45.25，非平衡19,46.25,45，平衡20，46.45，44.25，21,44,43，平衡22,43.5,42.25，非23,44.25,42.5，25非平衡24,43.75,41.5，平衡25,41.5,39.5，非平衡26,42.5,40.25，非平衡27,42.75,40.75，非平衡28,43.75,41.75，平衡29,42,39.5，平衡30,40.5,39.25，平衡

这是所需的输出序号，高，低，状态0,55,53，平衡1,53.75,51，非平衡3,53,49.75，平衡4,51,48.75，非平衡5,48.75,45.25，平衡6,47,46，非平衡7,46.75,44，平衡8,45.25,42.25，非平衡9,44.25,51.5，平衡10,44.25,42.25，非平衡11,46,43.5，平衡12,46.75,45.25，非平衡13,46.5,43，平衡14,44.25,42.25，非平衡15,43.75,41.5，16,42.75,39.5，非平衡17,43.75,39.25，平衡

original data what i am hopping to get

Answer 1

你是如何解决这个问题的？

一种方法是从数组创建一个DataFrame (比如df)，然后使用itertools.groupby合并具有相同状态的行。

from itertools import groupby
d = [(lambda dfr: (max(dfr['high']), min(dfr['low']), s))(pandas.DataFrame(list(r)))
     for s, r in groupby(df.itertuples(False), lambda a: a.statuse)]
# if you want a NumPy array:
a = np.array(d, dtype=[('high','f'),('low','f'),('statuse','O')])