Python时间序列分段：为生产步骤生成ID列的技术求助

你的代码仅覆盖了「从高位（>=88）跳转到低位（<18）」这一种新周期触发场景，未处理「步骤从0恢复到生产步骤」的情况，这正是骤降后分段结果不符合预期的核心原因。以下是修正后的方案：

修正代码 #

import pandas as pd

# 处理第一行边界：若第一行是生产步骤（>0），标记为新周期起点
first_cycle_start = production_day_copy.iloc[0]['step'] > 0

# 定义新周期触发的两种核心场景
production_day_copy['new_production_cycle'] = (
    # 场景1：从高位骤降到低位（含直接跳回起始步骤）
    (production_day_copy['step'].shift() >= 88) & (production_day_copy['step'] < 18)
) | (
    # 场景2：从0恢复生产，启动新周期
    (production_day_copy['step'].shift() == 0) & (production_day_copy['step'] > 0)
)

# 修正第一行的标记值
production_day_copy.loc[0, 'new_production_cycle'] = first_cycle_start

# 生成连续的周期ID
production_day_copy['production_cycle_id'] = production_day_copy['new_production_cycle'].cumsum() + 1

代码说明 #

• 新增「从0恢复生产」的触发逻辑，完整覆盖步骤骤降为0后开启新周期的场景
• 处理了第一行边界情况：如果数据开头就是生产步骤，会被正确标记为第一个周期的起点
• 保留了你原有的「高位跳低位」逻辑，兼容非骤降回起始步骤的场景

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dave Whatever