如何用Pandas基于布尔序列标记DataFrame中的行分组

原始DataFrame：

预期结果：为连续相同的switch_on值添加分组标记，每次布尔值切换时分组号递增：

解决方案 #

使用Pandas的ne()和cumsum()方法即可实现：

import pandas as pd

# 构造原始数据
data = {
    'point': ['A', 'B', 'C', 'A', 'D', 'N', 'O', 'O', 'S'],
    'switch_on': [True, True, True, False, False, True, False, False, False]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 生成分组列
df['group'] = df['switch_on'].ne(df['switch_on'].shift()).cumsum()

# 查看结果
print(df)

逻辑说明 #

• df['switch_on'].shift()：将switch_on列向下偏移一行，用于和当前行比较
• ne()：判断当前行与上一行的switch_on值是否不相等，值切换时返回True
• cumsum()：对True（视为1）和False（视为0）进行累加，每次值切换时累加1，最终得到连续相同值的分组编号

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Alex DiS