Pandas - 按连续范围分组

我有一个具有以下结构的数据框 - 开始、结束和高度。

数据框的一些属性：

• 数据帧中的一行始终从上一行结束的位置开始，即如果第 n 行的结尾是 100，则第 n+1 行的开头是 101。
• 第 n+1 行的高度始终与第 n+1 行的高度不同（这就是数据位于不同行的原因）。

我想对数据帧进行分组，将高度分组到 5 个长的桶中，即桶是0、1-5、6-10、11-15 和 >15.

请参阅下面的代码示例，其中我正在寻找的是实现按桶分组功能。

我尝试查看其他问题，但无法得到我正在寻找的确切答案。

提前致谢！

>>> d = pd.DataFrame([[1,3,5], [4,10,7], [11,17,6], [18,26, 12], [27,30, 15], [31,40,6], [41, 42, 7]], columns=['start','end', 'height'])
>>> d
   start  end  height
0      1    3       8
1      4   10       7
2     11   17       6
3     18   26      12
4     27   30      15
5     31   40       6
6     41   42       7
>>> d_gb = group_by_bucket(d)
>>> d_gb
   start  end height_grouped
0      1   17           6_10
1     18   30          11_15
2     31   42           6_10

一种方法：

df = pd.DataFrame([[1,3,10], [4,10,7], [11,17,6], [18,26, 12],
[27,30, 15], [31,40,6], [41, 42, 6]], columns=['start','end', 'height'])

Use cut分组：

df['groups']=pd.cut(df.height,[-1,0,5,10,15,1000])

找到断点：

df['categories']=(df.groups!=df.groups.shift()).cumsum()

Then df is :

"""
   start  end  height    groups  categories
0      1    3      10   (5, 10]           0
1      4   10       7   (5, 10]           0
2     11   17       6   (5, 10]           0
3     18   26      12  (10, 15]           1
4     27   30      15  (10, 15]           1
5     31   40       6   (5, 10]           2
6     41   42       6   (5, 10]           2
"""

定义有趣的数据：

f = {'start':['first'],'end':['last'], 'groups':['first']}

并使用groupby.agg功能 ：

df.groupby('categories').agg(f)
"""
              groups  end start
               first last first
categories                     
0            (5, 10]   17     1
1           (10, 15]   30    18
2            (5, 10]   42    31
"""