Как получить минимальный и максимальный индекс, где столбец pandas имеет одинаковое значение

У меня есть следующий фрейм данных pandas

foo = pd.DataFrame({'step': [1,2,3,4,5,6,7,8], 'val': [1,1,1,0,0,1,0,1]})

Я хотел бы получить 1-й и последний step для каждой последовательности 1s в столбце val. Объяснение:

Первая последовательность единиц происходит на шагах 1,2,3 -> первая step есть 1 последняя step есть 3
Вторая последовательность единиц происходит на шаге 6 -> первая step6 последняя step 6
Последняя последовательность единиц происходит на шаге 8 -> первая step равна 8 последняя step равна 8

Итак, на выходе — список [1,3,6,6,8,8]

Любые идеи, как это сделать?

не должен ли вывод быть [1, 3, 6, 6, 8, 8]?

— 12.05.2022 17:30

python pandas

12.05.2022 17:23

Почему в Python есть оператор "pass"?

Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.

Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python

Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...

Основы Python Часть I

Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?

LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python

И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это

Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

IIUC, вы можете использовать агрегацию groupby, сгладить с помощью numpy и преобразовать в список:

# compute groups of consecutive numbers
group = foo['val'].ne(foo['val'].shift()).cumsum()

out = (foo
 .loc[foo['val'].eq(1), 'step']         # keep step only where vale is 1
 .groupby(group).agg(['first', 'last']) # get first and last
 .to_numpy().ravel().tolist()           # reshape
)

вывод: [1, 3, 6, 6, 8, 8]

12.05.2022 17:30