假設(shè)一個時間序列 fe：Time Hours col1 col2 col310:00 2 True True False12:00 1 True True False13:00 2 False False False15:00 1 False False False16:00 1 True True False17:00 1 True True False我想對具有相同布爾值的行進行分組，但前提是它們已連接。結(jié)果應如下所示：Time Hours col1 col2 col310:00 3 True True False13:00 3 False False False16:00 2 True True False有什么幫助嗎？
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繁華開滿天機
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如果需要按連續(xù)的布爾值分組，首先按, 然后創(chuàng)建連續(xù)的組shift，然后對沒有 的所有列進行聚合，它按以下方式聚合：anycumsumfirstHourssum
df1 = df.select_dtypes(bool)
g = df1.ne(df1.shift()).any(axis=1).cumsum()
d = dict.fromkeys(df.columns, 'first')
d['Hours'] = 'sum'
df = df.groupby(g).agg(d)
print (df)
Time Hours col1 col2 col3
1 10:00 3 True True False
2 13:00 3 False False False
3 16:00 2 True True False
至尊寶的傳說
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你可以這樣做：
cond = (df[['col1', 'col2', 'col3']] == df[['col1', 'col2', 'col3']].shift()).all(axis=1)
df.groupby(cond[::-1].cumsum()).agg(dict(Time='first', Hours='sum',
col1='first', col2="first", col3='first'))
```
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