我在Pandas 中得到了下表:
| x | y |
|---|---|
| 1 | 1 |
| 2 | 3 |
| 2 | 5 |
| 2 | 4 |
| 1 | 4 |
| 1 | 5 |
我希望看到变量x的模式，所以我希望看到模式.
在表中，您将看到x=1，然后x=2三次，然后返回x=1两次.
| x | # occurance | first y value | last y value |
|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 1 | 1 |
| 2 | 3 | 3 | 4 |
| 1 | 2 | 4 | 5 |
我最初try 了groupby，但使用groupby会将所有x分组在一起，这不是理想的方式.
为了方便起见，我应该提供dataframe的内容.
data = {'x': [1, 2, 2, 2, 1, 1],
'y': [1, 3, 5, 4, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
提前谢谢.
使用:
g = (df['x'].shift(1, fill_value=df['x'].iloc[0])!=df['x']).cumsum()
from collections import Counter
df.groupby(g).agg({'x': [('x', lambda x: x.iloc[0]), ('# occurance', lambda x: list(Counter(x).values())[0])], 'y': [('first y value', lambda x: x.iloc[0]), ('last y value', lambda x: x.iloc[-1])]}).droplevel(level=0, axis=1)
输出:
x # occurance first y value last y value
x
0 1 1 1 1
1 2 3 3 4
2 1 2 4 5