pandas计算最大连续间隔的方法

如下所示：

群里一朋友发了一个如上图的问题，解决方法如下

data = {'a':[1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,2],'b':[1,2,3,4,5,8,9,10,1,2,3,6,7,8,9,12,13]}

df = pd.DataFrame(data)

for name,group in df.groupby('a'):

group['c'] = ((group['b'].shift(1).fillna(0) + 1).astype(int) != group['b']).cumsum()

# print(group)

print(group['c'].value_counts()) #按value值出现最多的，即问题1的答案，value值最大的，即问题2的答案。

以上这篇pandas计算最大连续间隔的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

时间： 2019-07-03

如果index是时间序列就不用转datetime:但是如果时间序列是表中的某一列,可以把这一列设为index 例如: 代码: DF=df2.set_index(df1['time_slot1']) DF.index=pd.to_datetime(DF.index,unit='ns') ticket=DF.ix[:,['all_time']] #以20分钟为一个时间间隔,求出所有间隔的平均时间 A_2analysisResult=ticket.all_time.resample('20min').

起步 Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此 pandas 为时间序列分析提供了很好的支持. Pandas 的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析 (data analysis) .panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语,在Pandas中也提供了panel的数据类型. 在我看来,对于 Numpy 以及 Matplotlib ,Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础.而Scipy当然是另一个主要的也十分出色的科学计

本文实例讲述了Python科学计算包numpy用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1 数据结构 numpy使用一种称为ndarray的类似Matlab的矩阵式数据结构管理数据,比python的列表和标准库的array类更为强大,处理数据更为方便. 1.1 数组的生成 在numpy中,生成数组需要指定数据类型,默认是int32,即整数,可以通过dtype参数来指定,一般用到的有int32.bool.float32.uint32.complex,分别代表整数.布尔值.浮点型.无符号整数和复数 一

前些日子在做绩效体系的时候,遇到了一件囧事,居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了,尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法,还是十分的惭愧.实际上,当时有效偏颇了,忽略了问题的本质,解决数据分析和可视化问题,其实也是Python的拿手好戏. 例如,画出指定区间的一个多项式函数: Python 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-4, 4, 1024) Y =

这篇文章主要介绍了Python Lambda函数使用总结详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 lambda表达式是一种匿名函数,对应python中的自定义函数def,是定义某个函数时比较高级的一种写法.作为python初学者,本文整理了lambda的一些基本用法和特点. lambda和def的对应关系 定义func函数,计算给定数x的平方 def func(x): return x*x 等价于 func = lambda x: x

建立完回归模型后,还需要验证咱们建立的模型是否合适,换句话说,就是咱们建立的模型是否真的能代表现有的因变量与自变量关系,这个验证标准一般就选用拟合优度. 拟合优度是指回归方程对观测值的拟合程度.度量拟合优度的统计量是判定系数R^2.R^2的取值范围是[0,1].R^2的值越接近1,说明回归方程对观测值的拟合程度越好:反之,R^2的值越接近0,说明回归方程对观测值的拟合程度越差. 拟合优度问题目前还没有找到统一的标准说大于多少就代表模型准确,一般默认大于0.8即可 拟合优度的公式:R^2 = 1

不论是数据挖掘还是数学建模,都免不了数据可视化的问题.对于 Python 来说,matplotlib 是最著名的绘图库,它主要用于二维绘图,当然也可以进行简单的三维绘图.它不但提供了一整套和 Matlab 相似但更为丰富的命令,让我们可以非常快捷地用 python 可视化数据. matplotlib基础 # 安装 pip install matplotlib 两种绘图风格: MATLAB风格: 基本函数是 plot,分别取 x,y 的值,然后取到坐标(x,y)后,对不同的连续点进行连线. 面向对

一.作用域 在python中,作用域分为两种:全局作用域和局部作用域. 全局作用域是定义在文件级别的变量,函数名.而局部作用域,则是定义函数内部. 关于作用域,我们要理解两点: a.在全局不能访问到局部定义的变量 b.在局部能够访问到全局定义的变量,但是不能修改全局定义的变量(当然有方法可以修改) 下面我们来看看下面实例: x = 1 def funx(): x = 10 print(x) # 打印出10 funx() print(x) # 打印出1 如果局部没有定义变量x,那么函数内部会从内往

Python 迭代器与生成器实例详解 一.如何实现可迭代对象和迭代器对象 1.由可迭代对象得到迭代器对象 例如l就是可迭代对象,iter(l)是迭代器对象 In [1]: l = [1,2,3,4] In [2]: l.__iter__ Out[2]: In [3]: t = iter(l) In [4]: t.next() Out[4]: 1 In [5]: t.

python 垃圾收集机制的实例详解 pythonn垃圾收集方面的内容如果要细讲还是挺多的,这里只是做一个大概的概括 Python最主要和绝大多数时候用的都是引用计数,每一个PyObject定义如下: #define PyObject_HEAD \ Py_ssize_t ob_refcnt; \ struct _typeobject *ob_type; typedef struct _object { PyObject_HEAD } PyObject; 每个pyobject都有一个refcnt

Python中格式化format()方法详解 Python中格式化输出字符串使用format()函数, 字符串即类, 可以使用方法; Python是完全面向对象的语言, 任何东西都是对象; 字符串的参数使用{NUM}进行表示,0, 表示第一个参数,1, 表示第二个参数, 以后顺次递加; 使用":", 指定代表元素需要的操作, 如":.3"小数点三位, ":8"占8个字符空间等; 还可以添加特定的字母, 如: 'b' - 二进制. 将数字以2为基