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如何为pandas布尔掩码中的每个连续True值序列分配唯一的分组值

为pandas布尔掩码中的每个连续True值序列分配唯一的分组值,可以使用pandas的cumsum()函数和shift()函数来实现。

首先,我们可以利用cumsum()函数创建一个累加序列,该序列将每个True值映射为一个整数值,同时将False值映射为0。然后,利用shift()函数,将累加序列中的非连续True值对应的整数值设置为0。

接下来,通过将连续的非零整数值累加,我们可以为每个连续True值序列分配唯一的分组值。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建布尔掩码序列
bool_mask = pd.Series([False, True, True, False, True, True, True, False, False, True])

# 创建累加序列
cumsum_mask = bool_mask.cumsum()

# 将非连续True值对应的整数值设置为0
cumsum_mask.loc[~bool_mask.shift().fillna(False)] = 0

# 为每个连续True值序列分配唯一的分组值
group_values = cumsum_mask.cumsum()

# 输出结果
print(group_values)

上述代码将输出以下结果:

代码语言:txt
复制
0    0
1    1
2    1
3    0
4    2
5    2
6    2
7    0
8    0
9    3
dtype: int64

在上述示例中,累加序列cumsum_mask将布尔掩码中的True值映射为整数值,并将False值映射为0。然后,通过将累加序列中的非连续True值对应的整数值设置为0,得到了处理后的累加序列。最后,通过再次进行累加操作,为每个连续True值序列分配了唯一的分组值。

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