Pandas:计算连续的重复项(不使用循环)，并将列添加到原始DataFrame

Pandas是一个强大的数据分析和处理工具，它提供了丰富的函数和方法来处理和操作数据。在处理数据时，有时我们需要计算连续的重复项，并将结果添加到原始的DataFrame中。下面是一种实现这个功能的方法：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4],
        'B': [5, 5, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算连续的重复项并添加到原始DataFrame
df['C'] = (df['A'] != df['A'].shift()).cumsum()

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

   A  B  C
0  1  5  1
1  1  5  1
2  2  6  2
3  2  6  2
4  2  7  2
5  3  7  3
6  3  7  3
7  4  8  4
8  4  8  4
9  4  8  4

在这个例子中，我们使用了shift()函数来将'A'列向上移动一行，然后使用!=运算符来比较当前行和上一行的值是否相等。如果不相等，则表示出现了新的连续重复项，我们使用cumsum()函数来计算这些连续重复项的编号，并将结果添加到新的列'C'中。

这种方法不使用循环，而是利用了Pandas提供的向量化操作，因此在处理大型数据集时能够更高效地计算连续的重复项。

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