Python 以一种奇怪的方式对Pandas 数据框进行排序和分组

发布于08月06日

List = [0, 3, 2, 1]个

这是我的Pandas 数据框.

	TIME	DATA	DMMA CODE
0	0 days 00:00:00	Layer1	B
1	0 days 00:00:00	Layer2	S
2	0 days 00:08:00	Layer3	B
3	0 days 00:16:00	Layer4	S
4	0 days 00:24:00	Layer5	B
5	0 days 00:53:00	Layer6	S
6	0 days 01:16:00	Layer7	B
7	0 days 01:29:00	Layer8	S

这是我想要得到的最终结果.

	TIME	DATA
0	0 days 00:00:00 , 0 days 00:00:00	Layer1 , Layer2
1	0 days 00:08:00 , 0 days 01:29:00	Layer3 , Layer8
2	0 days 00:24:00 , 0 days 00:53:00	Layer5 , Layer6
3	0 days 01:16:00 , 0 days 00:16:00	Layer7 , Layer4

列表中元素的索引基本上是DMMA代码为"B"的数据的索引，元素本身是DMMA代码为"S"的数据的索引.

列表的第一个元素告诉我们"第一个代码:B应该与第一个代码:S组合在一起"

列表的第二个元素告诉我们"第二个代码:B应该与第四个代码:S分组"，依此类推.

我不熟悉Pandas ，甚至找不到解决这个问题的方法.

info = [0, 3, 2, 1] mask = df['DMMA CODE'].eq('S') df.loc[mask] = df[mask].iloc[info].values # Then we can get what you want fairly easily: groups = df.groupby('DMMA CODE').cumcount() out = df.groupby(groups).agg(list) print(out)

TIME DATA DMMA CODE 0 [0 days 00:00:00, 0 days 00:00:00] [Layer1, Layer2] [B, S] 1 [0 days 00:08:00, 0 days 01:29:00] [Layer3, Layer8] [B, S] 2 [0 days 00:24:00, 0 days 00:53:00] [Layer5, Layer6] [B, S] 3 [0 days 01:16:00, 0 days 00:16:00] [Layer7, Layer4] [B, S]

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