折叠Pandas序列中相同的相邻行

是指将连续出现的相同行合并为一行。这在数据处理和分析中非常常见，可以帮助简化数据集并减少冗余。

在Pandas中，可以使用groupby和agg方法来实现折叠相同的相邻行。具体步骤如下：

1. 导入Pandas库并读取数据集：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

1. 使用groupby方法将相邻的相同行分组：

groups = data.groupby((data != data.shift()).cumsum())

1. 使用agg方法对每个分组进行聚合操作，选择需要保留的列和聚合函数：

aggregated_data = groups.agg({
    'column1': 'first',  # 选择需要保留的列
    'column2': 'sum'     # 使用sum函数对相同行进行合并
})

在上述代码中，column1和column2是数据集中的列名，可以根据实际情况进行调整。

折叠相同的相邻行可以帮助简化数据集，减少数据冗余，提高数据处理和分析的效率。这在数据清洗、数据聚合和数据压缩等场景中非常有用。

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参考链接：

• 腾讯云数据仓库
• 腾讯云数据湖
• 腾讯云数据集成服务