如何用Pandas无循环切片或分组连续行？附示例

完全不需要循环，用Pandas的内置方法就能轻松搞定这个连续数值的分组需求，具体步骤如下：

首先构造示例DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1': [3,4,11,12,13,23,25,26,27]})

然后通过以下代码直接得到目标结果：

# 生成分组标识：判断当前值与前一个值的差是否大于1，累计求和得到分组ID
group_ids = df['col1'].diff().fillna(1).gt(1).cumsum()
# 按分组ID聚合，将每组转为元组，再转成列表
list_of_consc_rows = df.groupby(group_ids)['col1'].agg(tuple).tolist()

执行后得到的结果就是你想要的：

[(3, 4), (11, 12, 13), (23,), (25, 26, 27)]

步骤解释 #

• df['col1'].diff()：计算当前值与前一行值的差值，第一行因无前置值结果为NaN
• .fillna(1)：把第一行的NaN替换为1，保证后续判断逻辑统一
• .gt(1)：判断差值是否大于1，大于1说明数值断开，标记为True，否则为False
• .cumsum()：对布尔值累计求和，True被当作1、False当作0，以此将连续数值归到同一组
• 最后用groupby按分组ID聚合，把每组数值转成元组再转成列表即可完成操作

内容的提问来源于stack exchange，提问作者John