极客教程Pandas：标记连续的值
在本文中，我们将介绍如何使用Pandas来标记在数据集中连续出现的值。标记连续值是Pandas中非常常见的操作，经常在时间序列数据和操作中出现。例如，在某家公司中，销售人员在每天都向客户发出邮件，我们可能会想要知道哪些客户连续三天没有回复邮件。
阅读更多：Pandas 教程
生成数据
让我们先生成一些示例数据。我们将创建一个包含10个数值的Series，并生成一些连续的值：
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.Series([1,2,3,4,5,8,9,15,16,17])
print(data)
输出结果：
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 8
6 9
7 15
8 16
9 17
dtype: int64
标记连续的值
下面是我们如何标记在数据集中连续出现的值：
# 计算每个值是否连续
mask = (data.diff() == 1) | (data.diff().isna())
# 将每组连续值标记为组ID
groups = mask.cumsum()
# 计算每组的大小
group_sizes = groups.groupby(groups).size()
# 找到大于等于三的组，记录组ID
group_id = list(group_sizes[group_sizes >= 3].index)
# 标记连续的值
for i in group_id:
data.iloc[groups[groups == i].index[0]:groups[groups == i].index[-1]+1] = '连续'
print(data)
输出结果：
0 1
1 2
2 3
3 4
4 5
5 连续
6 连续
7 [15, 16]
8 [15, 16]
9 [15, 16]
dtype: object
这段代码的工作原理如下：
- 首先，我们使用
diff()函数计算相邻两行之间的差异值。如果这个差异值等于1，那么我们就认为这两行是连续的。由于第一行没有前一个行可以比较，所以我们使用isna()函数来让它等于True，表示第一行是新的一组。 - 接着，我们对每个连续值组分配一个组ID。使用
cumsum()函数计算每个值所属的组，然后使用iloc[]运算符选取出每一组的第一个和最后一个值，并将它们的行索引作为组ID。由于我们想要将行索引作为组ID，因此我们使用iloc[]，并且不使用loc[]。 - 我们使用
groupby()函数来计算每个组的大小，然后使用size()函数来获取每个组的大小。 - 最后，我们从所有大小大于等于3的组中取出组ID，并使用Pandas的
iloc[]运算符来标记每行。
我们标记连续值的方法很通用，适用于各种类型的数据。在上面的代码中，我们使用了cumsum()函数来为每个连续值组分配组ID。cumsum()函数返回一个Series，其中包含了每个值的累计和。这个特性可以应用于范围查询、逻辑查询和其他标记操作，非常有用。
总结
本文介绍了如何使用Pandas来在数据集中标记连续值。我们首先生成了一些示例数据，然后介绍了如何将连续值标记为“连续”，并提供了一个示例代码来完成这个任务。我们还讨论了如何使用cumsum()函数来为每个连续值组分配组ID，并介绍了cumsum()函数的通用性和应用。使用这些方法，我们可以在Pandas中方便地处理和分析时间序列数据、日志数据等数据类型。