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如何在pandas中添加Block列,以便Trials[1,2,3]分组为1,2,3,4..and,等等?

在pandas中,可以使用assign()方法来添加Block列,以便将Trials[1,2,3]分组为1,2,3,4等。

下面是一个完整的示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Trials': [1, 2, 3, 1, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加Block列
df = df.assign(Block=(df['Trials'] != df['Trials'].shift()).cumsum())

# 打印结果
print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
   Trials  Block
0       1      1
1       2      2
2       3      3
3       1      4
4       2      5
5       3      6

在这个示例中,我们首先创建了一个包含Trials列的数据框。然后使用assign()方法,通过比较当前行的Trials值与前一行的Trials值是否相等,来判断是否需要新建一个Block。使用shift()函数可以将Trials列向下移动一行,使得当前行与前一行进行比较。最后,使用cumsum()函数对判断结果进行累加,得到最终的Block列。

这样,Trials列中的[1,2,3]就被分组为了[1,2,3,4]。

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