如何在Pandas DataFrame中合并差值≤2的行并统计合并数？

完整实现代码 #

import pandas as pd

# 构造原始DataFrame
df = pd.DataFrame({'B': [1, 2, 5, 6, 7, 10]})

# 生成分组标签：当当前行B与前一行B的差值>2时，分组编号+1
df['group'] = (df['B'].diff() > 2).cumsum()

# 按分组聚合，取每组最小的B值，统计每组行数
result = df.groupby('group').agg(B=('B', 'min'), count=('B', 'size')).reset_index(drop=True)

print(result)

代码解释 #

• 构造原始数据：创建符合需求的DataFrame（若已有现成数据可跳过此步骤）。
• 生成分组标签：用diff()计算当前行与前一行的差值，判断是否大于2，再通过cumsum()累加生成连续分组编号——差值大于2时分组号加1，自动将连续差值≤2的行归为同一组。
• 分组聚合：按分组号分组，用agg()同时完成两个操作：提取每组最小的B值（满足"选择值较小的行"的要求）、统计组内行数（即合并计数），最后用reset_index(drop=True)重置索引，得到目标格式。

运行后输出结果：

B  count
0   1      2
1   5      3
2  10      1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fresto