python - 如何检查连续相同的值和值的计数同时出现 pandas

Question

在数据框 B 列中检查哪个值连续出现相同的值以及有多少次具有相同的值。

df = pd.DataFrame({'A':[1,3,4,7,8,11,1,15,20,15,16,87],
                 'B':[1,3,4,6,11,11,11,11,11,15,16,16]})

df_out=pd.DataFrame({'value':[11],
                 'values count':[5]})

Answer 1

首先通过 fir not equal and Series.shift 只得到连续的组使用累计和，通过 Series.duplicated 获取所有重复项最后一次计数 GroupBy.size :

df1 = (df[df.B.ne(df.B.shift()).cumsum().duplicated(keep=False)]
          .groupby(df['B'].rename('value'))
          .size()
          .reset_index(name='count'))
print (df1)
   value  count
0     11      5
    

详细信息:

print (df[df.B.ne(df.B.shift()).cumsum().duplicated(keep=False)])
    A   B
4   8  11
5  11  11
6   1  11
7  15  11
8  20  11

或者使用Series.value_counts对于计数:

df2 = (df.loc[df.B.ne(df.B.shift()).cumsum().duplicated(keep=False), 'B']
          .value_counts()
          .rename_axis('value')
          .reset_index(name='count'))
print (df2)
   value  count
0     11      5

---

似乎输入数据在编辑后发生了变化，所以最后 16 创建新组:

df = pd.DataFrame({'A':[1,3,4,7,8,11,1,15,20,15,16,87],
                 'B':[1,3,4,6,11,11,11,11,11,15,16,16]})
                  
df1 = (df[df.B.ne(df.B.shift()).cumsum().duplicated(keep=False)]
          .groupby(df['B'].rename('value'))
          .size()
          .reset_index(name='count'))
print (df1)
   value  count
0     11      5
1     16      2