Pandas groupby 布尔列值之间的所有行

Question

寻找用于在列布尔值之间对行进行分组的 Pandas 语法。

数据表

distance	time	new
0	2020-10-11 1:30:15	true
5	2020-10-11 1:31:15	false
10	2020-10-11 1:32:15	false
1	2020-10-11 2:30:15	true
2	2020-10-11 2:31:15	false
30	2020-10-11 2:32:15	false
31	2020-10-11 2:33:15	false
0	2020-10-12 1:31:15	true
5	2020-10-12 1:32:15	false

问题

希望对属于每个活动的所有行进行分组。新活动由新列中的真实值确定。根据上面的数据应该有3组。每个组都需要从第一行以 True 开始，并在下一个 True 之前以最后一个 False 结束。 使用groupby如何实现这一点？

代码

这是使用groupby 和按日期分组的功能，但就像我上面所说的，我希望将其更改为按“新”列分组行到活动中。不过我打算在这样的 for 循环中使用。

for idx, day in df.groupby(df.timestamp.dt.date):
    print(idx)
    print(day)

Answer 1

只需按df['new'].cumsum()分组即可：

for idx, day in df.groupby(df['new'].cumsum()):
    print('-----')
    print(idx)
    print(day)

输出：

-----
1
   distance                time    new
0         0  2020-10-11+1:30:15   True
1         5  2020-10-11+1:31:15  False
2        10  2020-10-11+1:32:15  False
-----
2
   distance                time    new
3         1  2020-10-11+2:30:15   True
4         2  2020-10-11+2:31:15  False
5        30  2020-10-11+2:32:15  False
6        31  2020-10-11+2:33:15  False
-----
3
   distance                time    new
7         0  2020-10-12+1:31:15   True
8         5  2020-10-12+1:32:15  False