在 pandas Dataframe（时间序列组）中聚合相同的连接行

Question

假设一个时间序列 fe：Time  Hours col1  col2  col310:00     2 True  True  False12:00     1 True  True  False13:00     2 False False False15:00     1 False False False16:00     1 True  True  False17:00     1 True  True  False我想对具有相同布尔值的行进行分组，但前提是它们已连接。结果应如下所示：Time  Hours col1  col2  col310:00     3 True  True  False13:00     3 False False False16:00     2 True  True  False有什么帮助吗？

Answer 1

如果需要按连续的布尔值分组，首先按, 然后创建连续的组shift，然后对没有 的所有列进行聚合，它按以下方式聚合：anycumsumfirstHourssum

df1 = df.select_dtypes(bool)

g = df1.ne(df1.shift()).any(axis=1).cumsum()

d = dict.fromkeys(df.columns, 'first')

d['Hours'] = 'sum'

df = df.groupby(g).agg(d)

print (df)

    Time  Hours   col1   col2   col3

1  10:00      3   True   True  False

2  13:00      3  False  False  False

3  16:00      2   True   True  False

Answer 2

你可以这样做：

cond = (df[['col1', 'col2', 'col3']] == df[['col1', 'col2', 'col3']].shift()).all(axis=1)

df.groupby(cond[::-1].cumsum()).agg(dict(Time='first',  Hours='sum', 

                                        col1='first', col2="first", col3='first'))

```