迭代数据框并对范围中的值进行分组

Question

我有一个每周数据的python数据框架，如下所示：

Week Val
1    11
2    11
3    11
4    11
5    9
6    9
7    9
8    9

我想创建一个这样的输出表：

Week 1 Week 2 Val
1      4      11
5      8      9

抱歉，我对python和它的迭代工具还很陌生。我不知道如何解决这个问题。我尝试使用前面的行列进行匹配，但我不知道如何进一步：

df['Match'] = df['Val'].eq(df['Val'].shift(-1))

Answer 1

您希望按Val的连续块进行分组。因此，您可以对非零差分使用cumsum来获取块：

blocks = df['Val'].ne(df['Val'].shift(1)).cumsum()

(df.groupby(blocks, as_index=False)
   .agg(Week1=('Week','min'), Week2=('Week','max'), Val=('Val', 'first'))
)

或者你可以链接：

(df.groupby(df['Val'].ne(df['Val'].shift(1)).cumsum(), as_index=False)
   .agg(Week1=('Week','min'), Week2=('Week','max'),Val=('Val', 'first'))
)

输出：

   Week1  Week2  Val
0      1      4   11
1      5      8    9