Python DataFrame中按序列连续递增条件拼接字符串的方法

可以通过Pandas的分组聚合功能实现需求，核心是先识别出连续递增1的序列组，再对每组内容进行拼接：

步骤说明 #

• 计算Sequence text列与前一行的差值，当差值不等于1时，标记为新组的起始
• 基于标记生成分组ID，将连续序列的行归为同一组
• 对每组的Names进行字符串拼接，Sequence text转为字符串后用逗号连接

完整代码 #

import pandas as pd

# 构造原始数据
df = pd.DataFrame({
    'Names': ['x', 'y', 'a', 'b', 'c'],
    'Sequence text': [1, 2, 4, 5, 6]
})

# 生成分组键：当前行与前一行Sequence text差值≠1时，组号+1
df['group'] = (df['Sequence text'] - df['Sequence text'].shift(1) != 1).cumsum()

# 分组聚合处理
result = df.groupby('group').agg(
    Names=('Names', ''.join),
    Sequence text=('Sequence text', lambda x: ','.join(map(str, x)))
).reset_index(drop=True)

print(result)

代码解释 #

• df['Sequence text'].shift(1)：将Sequence text列向下偏移一行，用于计算当前行与前一行的数值差
• (df['Sequence text'] - df['Sequence text'].shift(1) != 1).cumsum()：差值不等于1时返回True，累计求和后生成唯一分组ID，同一连续序列的行将被分到同一组
• groupby('group').agg(...)：按分组ID聚合数据，''.join直接拼接Names列内容，lambda x: ','.join(map(str, x))把数字转为字符串后用逗号连接
• reset_index(drop=True)：移除分组ID列，得到符合要求的结果

运行后输出结果与期望一致：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rachel Lee