如何对连续的列值进行分组(np.nan)？

对连续的列值进行分组时，可以使用 pandas 库中的 groupby() 函数来实现。groupby() 函数可以将数据按照指定的列或条件进行分组，并对每个分组进行操作。

具体步骤如下：

1. 导入 pandas 库：import pandas as pd
2. 创建数据框：df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2, 3, 3], 'B': [10, np.nan, 20, 30, np.nan, 40]})
3. 使用 groupby() 函数对列 'A' 进行分组：groups = df['B'].notnull().cumsum()
4. 根据分组后的结果，计算每个分组的平均值等：result = df.groupby(groups)['B'].mean()

在上述示例中，数据框 df 中包含两列 'A' 和 'B'，其中 'B' 列存在缺失值 np.nan。我们使用 df['B'].notnull().cumsum() 来创建一个分组标签，它会将连续的非空值的行分到同一组，形成一个新的分组标签列。然后，我们使用 groupby() 函数根据这个分组标签进行分组，并对每个分组的 'B' 列计算平均值。

这种方法适用于对连续的列值进行分组，并计算每个分组的统计指标。例如，在金融领域中，可以基于时间序列数据对股票价格进行分组，并计算每组的平均价格；在销售领域中，可以基于地理位置数据对销售额进行分组，并计算每组的总销售额。

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