如何使用Pandas groupby按布尔列标记将DataFrame行分组为不同活动

核心逻辑是利用布尔列的累加和生成活动分组ID：new列每出现一次True，累加和就会加1，刚好对应每个活动的唯一标识，同一个活动的所有行累加和数值完全一致。

完整调整后的代码 #

# 生成活动分组ID：对new列做累加和
for activity_id, activity_df in df.groupby(df['new'].cumsum()):
    print(f"活动ID: {activity_id}")
    print(activity_df)

逻辑说明 #

• 布尔值在Pandas中做数值计算时，True会被识别为1，False会被识别为0
• df['new'].cumsum()会逐行累加数值，每遇到一次新活动起始（new=True），累加值就+1，刚好作为每个活动的唯一分组键
• 你提到的预期3个活动分组的场景，生成的累加和取值会是1、2、3，刚好对应三个分组，完全符合需求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mister Jones