熊猫的累积分组
是指在数据分析中，将数据按照一定的规则进行分组，并计算每个分组内数据的累积值。这个概念常用于统计分析、数据可视化和业务决策等领域。
熊猫（Pandas）是一个基于Python的开源数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据处理工具，非常适合进行数据的清洗、转换、分析和可视化。在熊猫中，可以使用groupby()函数对数据进行分组操作，并通过cumsum()函数计算累积值。
优势：
- 灵活性：熊猫提供了丰富的分组方法，可以根据不同的需求进行分组操作，如按照某一列的数值、文本、日期等进行分组。
- 高效性：熊猫使用了向量化的计算方式，能够快速处理大规模数据，提高数据处理的效率。
- 可扩展性：熊猫可以与其他Python库（如NumPy、Matplotlib等）结合使用，实现更复杂的数据分析和可视化任务。
应用场景：
- 销售数据分析：可以按照不同的产品、地区、时间等维度对销售数据进行累积分组，了解销售额的变化趋势。
- 用户行为分析：可以按照用户属性、行为类型等维度对用户行为数据进行累积分组，分析用户的偏好和行为习惯。
- 金融数据分析：可以按照不同的金融指标、时间周期等维度对金融数据进行累积分组，分析市场趋势和风险。
腾讯云相关产品： 腾讯云提供了一系列与数据分析和云计算相关的产品，以下是一些推荐的产品和其介绍链接地址：
- 云数据库 TencentDB：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 云服务器 CVM：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 云原生应用引擎 TKE：https://cloud.tencent.com/product/tke
- 人工智能平台 AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ailab
- 物联网平台 IoT Explorer：https://cloud.tencent.com/product/iothub
- 移动开发平台 MDP：https://cloud.tencent.com/product/mdp
- 云存储 COS：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 区块链服务 BaaS：https://cloud.tencent.com/product/baas
- 腾讯会议：https://cloud.tencent.com/product/tc-meeting
请注意，以上仅为腾讯云的一些产品示例，其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务。
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1回答
在熊猫数据中添加组索引器
、、、
我有一些数据如下所示：
date_time, user, page
12345, A, index
13456, A, index
14566, B, home
...
我想存储每一行的索引(即按date_time排序时的顺序)，包括总体和每页。
总体来说很简单。就像：
df['overall_count'] = range(len(df))
但我不知道该怎么做。下面的代码让我得到了我想要的东西，但是它连接到groupby对象，我不知道如何将它移动到主dataframe。
grouped = df.groupby('page')
for name, group
浏览 0提问于2016-11-30得票数 2
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这是我第一次在这里问问题，如果需要更多的信息，请告诉我-
我现在有一只熊猫df，它由三列组成
# Group by employee, end of work date and calendar date sum the quantity of the hours on each calendar date
empHoursSum = df.groupby(['Employee ID', 'Week Ending', 'Calendar Date'])['Quantity'].sum().to_frame('Quantit
浏览 0提问于2018-11-14得票数 0
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我错过了一些很明显的事情或者只是做错了事。我有两个类似结构的数据，我试图从这两列中绘制出一列累积和的时间序列。数据文件按日期编制索引：
df1
value
2020-01-01 2435
2020-01-02 12847
...
2020-10-01 34751
该地块应按月分组，并为整个时间范围的累计总和。我试过：
line1 = df1.groupby(pd.Grouper(freq='1M')).value.cumsum()
line2 = df2.groupby(pd.Grouper(freq='1M')).
浏览 1提问于2020-11-27得票数 0
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我尝试过查看熊猫解决方案和中的其他合并行，尤其是解决方案。
我想将从要点中抓取的单个句子组合成一个段落，在之间，空空行，。但是将空行保持为。我想保留第一句的段落id作为新的id。(段落ids不一定是连续的，因为进行了一些预清理。)
df = pd.DataFrame(data = [[1, "A Heading"],
[2, "I need to be with above."],
[3, ""],
浏览 3提问于2021-11-25得票数 3
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给定df
df = pd.DataFrame([[1, 5, 2, 8, 2], [2, 4, 4, 20, 2], [3, 3, 1, 20, 2], [4, 2, 2, 1, 3], [5, 1, 4, -5, -4], [1, 5, 2, 2, -20],
[2, 4, 4, 3, -8], [3, 3, 1, -1, -1], [4, 2, 2, 0, 12], [5, 1, 4, 20, -2]],
columns=['A', 'B', 'C', 'D', '
浏览 1提问于2017-02-22得票数 7
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我想要做的是根据最后一列(键)创建组，以便在第一组中我得到例如第1行。对于第二组，我得到第1行和第2行。在第3组中，我得到最后两行。
我试着用熊猫群法( grouped = df1.groupby('Key') )做这件事，但正如我所料，它只返回了两个组。
df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3','A4'],
...: 'B': ['B0',
浏览 0提问于2018-07-24得票数 7
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我是一个熊猫初学者，我正在使用来自的网球数据，所以数据样本如下所示
ATP Location Tournament Date Series Court Surface Round Best_of Winner Loser
1 Adelaide AO 3/01/2000 International Outdoor Hard 1st 3 Dosedel S. Ljubicic I.
1 Adelaide AO 3/01/2000 In
浏览 0提问于2018-12-01得票数 0
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我测量了两个compounds (丙酮和乙醛)从两个soil_type (A和B)，在94天的时间内，在特定场合measuring_day的emission。 我想说明一下94天的累积排放量。 这是我尝试过的，但没有成功： df<- df%>%
group_by(daysincubated4, compound, soil_type)%>%
summarise(mean=mean(emission))%>%
mutate(cum_emission=cumsum(mean))
plot <- ggplot(df, aes(x = daysincub
浏览 35提问于2021-03-18得票数 0
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1回答
什么是对熊猫数据进行分组的正确方法:每次对某一特定条件进行验证时，依次遍历数据并创建一个新的组。
例如：
time = [
pd.Timestamp('20130101 09:00:00'),
pd.Timestamp('20130101 09:00:02'),
pd.Timestamp('20130101 09:00:03'),
pd.Timestamp('20130101 09:01:05'),
pd.Timestamp('20130101 09:01:06'),
浏览 0提问于2018-01-23得票数 1
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我有这样的数据：
Name_A ¦ date1 ¦ 1
Name_A ¦ date2 ¦ 0
Name_A ¦ date3 ¦ 1
Name_A ¦ date4 ¦ 1
Name_A ¦ date5 ¦ 1
Name_B ¦ date6 ¦ 1
Name_B ¦ date7 ¦ 1
Name_B ¦ date8 ¦ 0
Name_B ¦ date9 ¦ 1
我想要得到这个：
Name_A ¦ date1 ¦ 1
Name_A ¦ date2 ¦ 0
Name_A ¦ date3 ¦ 1
Name_A ¦ date4 ¦ 2
Name_A
浏览 1提问于2018-05-19得票数 1
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熊猫-相互接近的活动
、、、
我的问题最好用一个例子来描述，比如说t是时间索引，x是数据，我们有输入。
t = [1,2,3, 7,9,11, 17,18,20]
x = [1,2,3, 4,5,6, 7,8,9]
s = ['P', 'P', 'N', 'N', 'N', 'N', 'P', 'P', 'P']
window = 2
期望产出：
t1 = [1, 3, 7, 17]
x1 = [3, -3, -15, 24]
也就是说，如果连续两个样本的时间戳是<=w
浏览 3提问于2014-08-26得票数 2
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我希望在我们有“事件”之前，了解我们处于“异常状态”的次数。我的目标是修改我的数据，以获得以下输出，每次我们到达'event‘时，’异常状态分组‘重置为从0计数。
在我们到达一个被认为是失败的“事件”之前，我们可以经历一些“异常状态”。(也就是说，电灯泡在最后熄灭之前，会被打开或关闭几段时间，从而导致一项活动)。
我编写了下面的代码，以使我的AbnormalStateGroupings为我的分析增加到相关的分组，这是很好的。但是，我们希望在每次事件(即灯泡故障)之后“重置”“AbnormalStates”的计数：
dataframe['AbnormalStateGrouping
浏览 3提问于2020-05-08得票数 1
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在熊猫中，如果没有多个循环，我怎么能数数一排负值和正数的数(数)和和？我想得到连续否定句的最大和，以及连续正数的最大和。示例dataframe：
datetime Value
2018-11-12 15:10:00 2.00
2018-11-12 15:20:00 -10.50
2018-11-12 15:30:00 10.50
2018-11-12 15:40:00 7.50
2018-11-12 15:50:00 8.00
2018-11-12 16:10:00 -20.00
2018-11-12
浏览 0提问于2018-11-24得票数 2
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我有一个数据文件，如下所示
id value
11 0
11 3
11 1
11 2
4 3
4 1
4 8
4 2
5 0
5 3
5 1
5 2
4 2
4 0
4 1
4 3
11 2
11 1
11 0
11 3
我希望对N (=4)子
浏览 5提问于2022-04-28得票数 0
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2回答
我想做一个“增量组”。我有以下数据：
v1 increment
0.1 0
0.5 0
0.42 1
0.4 1
0.3 2
0.7 2
我想通过按“增量”列递增分组来计算列v1的平均值。例如，当我为0执行第一个groupby时，我将得到前两行的平均值。对于第二个组，我将得到前4行的平均值(包括increment= 0和1)，然后对于第三个组得到增量=0、1和2的平均值)。
知道我怎么能有效地做到这一点吗？
预期产出：
group average of v1
0 0.3
1 0.355
2
浏览 10提问于2022-10-20得票数 1
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我有数据：
import pandas as pd
id = [0,0,0,0,0,1,1,1,1,1]
value = [1,3,2,5,4,4,3,2,1,5]
test = pd.DataFrame(zip(id, value), columns = ['id', 'value'])
我想要一个扩展的应用函数来识别我们是否对给定的id达到一个新的最大值。结果的dataframe应该如下所示：
id value new_max
0 0 1 1
1 0 3 1
2 0
浏览 7提问于2015-08-10得票数 2
我有一个由Google表单中的答案填充的dataframe。new_cycle列是表单上的“是”/“否”。在我的数据中，我需要计算每个响应的cycle_day。换句话说，我需要“是”为1，之后的每一个“否”都增加1，然后，记录另一个“是”的响应，计数重置。
这里是一个最小的，可重复的例子。请注意，我实际上是在一个更大的数据Note上这样做的，所以最优的解决方案是最重要的。
df = pd.DataFrame(['yes', 'no', 'no', 'no', 'yes', 'no'], column
浏览 0提问于2019-09-12得票数 1
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熊猫:从高到低
、、、、
我有一些数据显示每个人烤了多少馅饼(平均)。我想绘制一张图表，显示：
最上等的10%，前20%，.前100%：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
baked_count = np.random.normal(10, scale = 3.0, size = 100)
df = pd.DataFrame(baked_count, columns = ['performance'])
df['perfo
浏览 1提问于2017-04-16得票数 1
1回答
我有一个dataframe (df，下面创建了一个示例)。我想按group1和group2进行分组，并取平均值。当取平均值时，我想在group1中包括以前的组。
df = data.frame(group1 = c('a','a','a','a','a','b','b','b','c','c','c'),
group2 = c(1,1,2,2,3,1,1,2,1,2,2),
浏览 0提问于2018-12-10得票数 1
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有三个熊猫系列
x = pd.Series([220,340,500,600,700,900,540,60])
y = pd.Series([2,1,2,2,1])
z = pd.Series([])
Y的每个元素将表示要添加多少个元素，并将其放入z示例中:如果级数在开头有2，那么我将在开始220和340时添加前两个元素，得到560，然后将其作为其第一个元素放在z中。接下来，我有1英寸y，这意味着我将从x(第三个元素)取500，并把它作为它的第二个元素，等等。
这是我尝试过的
j = 0
for i in y:
par = y[i]
z[i] = x[j:par + j].su
浏览 0提问于2019-05-24得票数 1
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我有这样一个数据框架：
id date value
1 2017-01-01 10
1 2017-01-01 20
1 2017-01-02 10
1 2017-01-02 15
1 2017-01-07 25
2 2017-05-01 10
2 2017-05-01 15
2 2017-05-20 30
3 2010-08-08 40
3 2010-08-11 20
3 2010-08-11 43
我希望为每个日期添加
浏览 1提问于2017-10-17得票数 0
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2回答
我试着计算数据中每隔15分钟的扩展最大值。以下是一些示例数据：
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
indexcol = pd.date_range('01-01-2015 00:00:00','01-02-2015 00:00:00',freq='1min',tz='Europe/Amsterdam')
df = pd.DataFrame({'value':np.random.random(len(indexcol))},index=
浏览 8提问于2022-07-06得票数 1
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我有一个df如下所示：
Date Stock Category
2020-01-01 AAA 1
2020-01-01 BBB 2
2020-01-01 CCC 1
2020-01-02 AAA 1
2020-01-02 BBB 2
我想要实现的是sum by Date，然后是cumsum跨Date，同时按Category分组，所以结果看起来就像
Date Category CUMSUM
2020-01-01 1 2
2020-01
浏览 3提问于2022-03-30得票数 0
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2回答
我需要帮助熊猫群：
我有以下df：
A B C D
04547 2022-07-04 2022-07-04 1000000
04547 2022-07-11 2022-07-11 1000000
04547 2022-08-08 2022-08-08 1000000
04547 2022-10-11 2022-10-11 0100000
04547 2022-10-18 2022-10-18 0100000
04547 2022-10-24 2022-10-24 1000000
04547 2022-11-01 2022-11-01 0100000
浏览 2提问于2022-06-30得票数 2
1回答
我不知道这个问题以前是否有人问过。在一只熊猫的数据里，我有这样的数据
A B C
1 z 0 0
2 z 1 1
3 z 2 2
4 y 0 0
5 y 1 1
6 z 2 2.5
7 z 0 0
8 z 1 0.2
9 z 2 0.8
我想要
A B C
1 z 2 2.5
2 y 1 1
3 z 2 0.8
在上面的例子中(从第一个表中)，z分别从B和C的0
浏览 0提问于2014-10-09得票数 0
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在google中，主题/发送_消息_操作_计数与主题/发送_请求_计数的区别是什么？
虽然我可以通过no.of计算订阅者中的undeliver_messages消息，但我需要计算有多少消息被推送到主题中。
谢谢，桑托什
浏览 1提问于2017-10-25得票数 11
1回答
也许你们中的一个人可以帮我解决这个R问题:我想在dataframe中创建一个新列，它可以总结一列，但是只有到当前rowI的条目才希望包含一个条件，其中只有包含另一列中的某些文本的行被加在一起(即。df$Type == "A")这里是一个可执行的例子
#Create example dataframe
df <- data.frame(Date=c(1513900800, 1515024000, 1515196800, 1511481600, 1515456000, 1515456000, 1515456000, 1516233600, 1516233600, 151649
浏览 4提问于2022-06-04得票数 0
我有一张有层次结构的扁平桌子：
+---------+--------+------------+
| BOSS | NAME | BirthDate |
+---------+--------+------------+
| 1 | Jack | 2016-01-01 |
| 0 | John | 2020-01-01 |
| 0 | Peter | 2020-01-15 |
| 0 | Susan | 2020-02-01 |
| 1 | Kate | 2020-03-01 |
| 0 |
浏览 7提问于2021-05-18得票数 0
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2回答
我有一个带有I和日期的简单数据框架，如下所示：
'ID Date
a 2009/12/1
c 2009/12/1
d 2009/12/1
a 2010/4/1
c 2010/5/1
e 2010/5/1
b 2010/12/1
b 2012/3/1
e 2012/7/1
b 2013/1/1
...
...'
我需要每个月计数唯一的值，并累积它们，但不包括现有的ID。例如
`2009/12/1 3
2010/4/1
浏览 4提问于2017-03-24得票数 1
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1回答
在我的讲稿中，回溯n的例子表明，当接收者收到一个数据包号n时，接收者将向发送者发送一个ACK编号n。
但是当我在网上搜索时，一些网站说，接收者将发送n+1 ACK给发送者，以便请求下一个数据包。
关于往回走哪一个是正确的？
浏览 2提问于2018-10-07得票数 0
1回答
我有一个很大的数据集，其中有几个有趣的片段，它们之间有很长的间隙。
df = pd.read_csv(data_file)
df.shape => (27968, 4)
df['Amperes'].plot()
原始数据相当大；我只想将感兴趣的(几乎非零)位提取到一系列片段中。找到感兴趣的位很简单：
interesting_bits = df[:][df['Amperes'] > 0.1]
interesting_bits.shape => (3017, 4)
将interesting_bits分成一系列(或列表)单独的段，以便我可以
浏览 15提问于2021-02-18得票数 1
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2回答
我有以下数据：
Vela FlgVela
0 R 0
1 V 1
2 V 1
3 R 1
4 R 1
5 V 0
6 R 1
7 R 1
8 R 1
获得以下数据的最佳方法是什么？
Vela FlgVela AddCol
0 R 0 1
1
浏览 0提问于2021-06-05得票数 2
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2回答
多指标大熊猫数据的累积量
、、、、
我有一个多索引数据集给出如下：
arr = np.array([12, 12, 12, 72, 72, 72, 26, 26, 26, 22, 22, 22, 46, 46, 46, 32, 32, 32])
df = pd.DataFrame({'date': ['1/1/2000', '1/1/2000', '1/1/2000',
'2/1/2000', '2/1/2000', '2/1/2000',
浏览 3提问于2022-03-16得票数 2
如果表中有四列: A、B、C和D，那么Oracle SQL查询组将如何按列D，然后在每个分组中选择C= 'c‘的行，对于选定的行，返回B减去A的值？
浏览 2提问于2017-09-30得票数 1
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1回答
我有一只熊猫，上面有几个栏，一个叫做“罢工”。如果罢工列的一行的值大于100加上罢工列的前一行，我希望在这一点上将dataframe拆分为两个(它们的列名仍然相同)，依此类推。我对熊猫很陌生，在查找了一些功能之后，我想不出一个简单的方法来完成这个任务。
一个示例:以下数据文件：
strike crv vol
1400 w a
1450 x b
1600 y c
1800 z d
结果将是3个数据文件：
strike crv vol
1400 w a
1450 x b
strike crv vol
1600 y c
strike c
浏览 1提问于2015-07-21得票数 3
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我有这样一个数据框架：
IP_address
IP1
IP1
IP1
IP4
IP4
IP4
IP4
IP4
IP7
IP7
IP7
我想在本专栏中计算唯一的值，并注意到累进计数本身是一个字段。最后，它应该是这样的：
IP_address IP_address_Count
IP1 1
IP1 2
IP1 3
IP4 1
IP4 2
IP4
浏览 2提问于2019-08-01得票数 1
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我有一个DataFrame来显示机器的行为。本机可分为两种状态:生产状态或清洁状态。因此，我有一个名为"Production“的虚拟变量，它显示机器何时产生1，而机器不产生时显示0。我想知道生产周期(机器在停止前保持生产多少小时，直到重新启动整个过程有多少时间停止)。因此，我想要创建一个列来计算机器在每种状态下的时间(行数)，但是当另一个类别再次出现时，它应该重新设置自己。
示例：
production production_cycle
1 5
1 5
1 5
1 5
1 5
0
浏览 5提问于2021-06-24得票数 2
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我试图分配时间来回答每一个问题从一个Moodle后处理日志。我按以下方式组织了这些数据
示例数据(2名学生和4个问题)
original= [{"Student":"S1","Send":"0:00:00"},{"Student":"S1","Send":"0:01:00"},{"Student":"S1","Send":"0:02:00"},{"Student":"S1"
浏览 2提问于2020-07-10得票数 0
1回答
我有一个dataframe df，如下所示：
column_a ...
1
1
1
2
3
3
3
3
3
我现在想要基于column_a对数据进行分组，但是结果组的大小不应该比s大。因此，对于s=2，组应该是：(1,1), (1), (2), (3,3), (3,3), (3)。
我对分组数据have (df.groupby(['column_a']))做了一个简单的循环，如果分组太大，就将它们分开，但我觉得有一种更短、更优雅的方法可以做到这一点。
有没有人知道一种简短而优雅的分组方法？
浏览 3提问于2022-06-28得票数 2
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我对Scala和Spark非常陌生，正在使用棒球统计数据进行一些自制练习。我使用case类创建一个RDD并为数据分配一个模式，然后将其转换为DataFrame，这样我就可以使用SparkSQL通过满足特定条件的球员的统计数据来选择球员组。
一旦我有了我感兴趣的球员的子集，我想进一步寻找一列的平均值；例如击球率平均值或打点。从那里我想根据所有球员的平均表现将所有球员分成百分位数组；前10%，后10%，40%-50%
我已经能够使用DataFrame.describe()函数以字符串的形式返回所需列(mean、stddev、count、min和max)的摘要。有没有更好的方法来获得均值和stdde
浏览 3提问于2015-07-22得票数 3
1回答
计算大熊猫的相对贡献率
、、、
嗨，有一个df看起来像：
keyword clicks
a 20
b 40
c 50
a 10
我希望获得一个分组df，其中包含类似关键字相对于单击百分比的相对贡献。
我的最终目标是检查数据背后是否存在Pareto关系。
我想象这样的事情: 20%的关键字贡献了80%的点击量，绘制出kw的分数和点击的分数的结果。
可重复性的例子是：
df = pd.DataFrame({'clicks': {0: 20, 1: 40, 2: 50, 3: 10},
'keyword': {0: 'a', 1: &#
浏览 2提问于2017-03-15得票数 0
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我试图为每一个唯一的客户端Id计算每行的“成本”列的标准偏差。每行添加新值，然后确定新的标准差。我正在寻找生成‘标准偏差’列如下所示！
Client ID Session Cost Standard Deviation
1 0 10 NaN
1 1 11 0.5000
1 2 14 1.6997
2 0 15 NaN
2 1 16 0.5000
2
浏览 9提问于2022-01-30得票数 0
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我想用相同的ID在同一个房间中添加一个数字，所以我的dataframe有两个列('ID‘和' room ')。我想为每个房间添加一个数字，根据其出现在列“房间”中的单个ID。下面是原始的df和所需的df。
ID34有3间卧室，所以我想要第一间是-> bedroom_1，第二间是-> bedroom_2，第三间是-> bedroom_3。
原始df:
ID Room
34 Livingroom
34 Bedroom
34 Kitchen
34 Bedroom
34 Bedroom
34 Storag
浏览 2提问于2021-01-18得票数 0
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正如你可能知道的，我对滑动窗口和选择性重复ARQ实现有点困惑。如果接收方发送数据包的ACK，而ACK丢失，发送方会如何处理？发送者是否继续，直到没有ACK的数据文件成为窗口的底部，然后处理它？或者，发送方是否等到收到ACK后再继续？
浏览 1提问于2013-03-04得票数 1
2回答
抱歉，这个标题不太好，而且可能更糟。
我需要对熊猫数据进行一个超级简单的操作，但是我显然不知道它是如何被调用的，因此无法找到正确的关键字来搜索。
给出一份数据
a b c
0 0 46 14
1 0 7 14
2 0 46 19
3 0 7 19
4 1 46 14
5 1 7 14
6 1 46 19
7 1 7 19
我需要重新排序行以获得
a b c
0 0 46 14
4 1 46 14
1 0 7 14
5 1 7 14
2 0 46 19
6 1 46 19
浏览 0提问于2018-07-18得票数 3
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我正在处理时间戳数据，这些数据记录了每个照顾者记录的单独行。每个时间戳的照顾者数量不同，而且数据文件非常长，所以我需要找到一种方法来计算每个时间戳的照顾者数量。
是否有一行代码可用于计算每个时间戳下并出现在列"No.Caregivers“下的行数(照顾者)？
Time ID No.Caregivers
1 6:00:20 AM <NA> NA
2 X1 NA
3 X2 NA
4 X3
浏览 1提问于2019-07-02得票数 0
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这是我数据的一个非常简化的版本：
+----+---------+---------------------+
| | user_id | seconds_since_start |
+----+---------+---------------------+
| 0 | 1 | 10 |
| 1 | 1 | 12 |
| 2 | 1 | 15 |
| 3 | 1 | 52 |
| 4 |
浏览 0提问于2019-04-12得票数 3
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1回答
什么是获得另一个系列的累积论证的有效方法？
我的想法是
import pandas as pd
def cumargmax(series):
return pd.expanding_apply(series, lambda x: x.argmax())
这是可行的，但我想知道是否有更合适的方法。
浏览 4提问于2016-04-20得票数 0
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1回答
连续行熊猫切片
、、、
考虑一下这个df：
col1
0 3
1 4
2 11
3 12
4 13
5 23
6 25
7 26
8 27
是否有一种简单而简短的方法来分割/分组连续的行，而不进行循环？还是有必要循环？我想取得这样的成果：
list_of_consc_rows = [(3,4),(11,12,13),(23),(25,26,27)]
浏览 6提问于2022-10-14得票数 1
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