Python 中的 R group_by() + rleid() 等效项

我在 Python 中得到了以下数据框：

df = pd.DataFrame.from_dict({'measurement_id': np.repeat([1, 2], [6, 6]),
                         'min': np.concatenate([np.repeat([1, 2, 3], [2, 2, 2]), 
                                                np.repeat([1, 2, 3], [2, 2, 2])]),
                         'obj': list('AB' * 6),
                         'var': [1, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1]})

首先，在由以下定义的每个组中object，我想将 id 分配给唯一的运行measurement_id and var列。如果这些列的任何值发生变化，它将开始新的运行，并应分配新的 ID。所以

df['rleid_output'] = [1, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 3]

然后，对于由以下定义的每个组rleid_output我想检查一下需要多少分钟（min专栏）跑步持续给了我expected_output column:

df['expected_output'] = [2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 3, 2, 3, 1, 3]

如果是R，我会按如下方式进行：

df <- data.frame(measurement_id = rep(1:2, each = 6),
           min = rep(rep(1:3, each = 2), 2),
           object = rep(LETTERS[1:2], 6),
           var = c(1, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1))
df %>% 
  group_by(object) %>% 
  mutate(rleid = data.table::rleid(measurement_id, var)) %>% 
  group_by(object, rleid) %>% 
  mutate(expected_output = last(min) - first(min) + 1) 

所以我主要需要的是Rdata.table::rleid与 Python 兼容的等效项pd.DataFrame.groupby条款。有什么想法如何解决这个问题吗？

@Edit：新的、更新的数据框示例：

df = pd.DataFrame.from_dict({'measurement_id': np.repeat([1, 2], [6, 6]),
                         'min': np.concatenate([np.repeat([1, 2, 3], [2, 2, 2]), 
                                                np.repeat([1, 2, 3], [2, 2, 2])]),
                         'obj': list('AB' * 6),
                         'var': [1, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 1, 1, 1]})
df['rleid_output'] = [1, 1, 2, 1, 3, 2, 4, 3, 4, 3, 5, 3]
df['expected_output'] = [1, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 3, 2, 3, 1, 3]

更新答案

问题是min每组中的列measurement_id, obj, var应维持秩序。我们可以通过 group by 来检查这一点measurement_id, obj, var然后检查是否存在差异min列大于1。如果是这样，我们将其标记为唯一的持续时间expected_output:

df['grouper'] = (df.groupby(['measurement_id', 'obj', 'var'])['min']
                 .apply(lambda x: x.diff().fillna(1).eq(1))
                )

df['expected_output'] = (
    df.groupby(['measurement_id', 'obj', 'var'])['grouper'].transform('sum').astype(int)
)

df = df.drop(columns='grouper')

    measurement_id  min obj  var  expected_output
0                1    1   A    1                1
1                1    1   B    2                2
2                1    2   A    2                1
3                1    2   B    2                2
4                1    3   A    1                1
5                1    3   B    1                1
6                2    1   A    2                2
7                2    1   B    1                3
8                2    2   A    2                2
9                2    2   B    1                3
10               2    3   A    1                1
11               2    3   B    1                3

旧答案，遵循OP的逻辑

我们可以通过使用来实现这一点GroupBy.diff得到你的rleid_output，基本上每次都有一个唯一的标识符var每个的变化measurement_id& obj

之后使用GroupBy.nunique来测量的量minutes:

rleid_output = df.groupby(['measurement_id', 'obj'])['var'].diff().abs().bfill()
df['expected_output'] = (df.groupby(['measurement_id', 'obj', rleid_output])['min']
                         .transform('nunique'))

    measurement_id  min obj  var  expected_output
0                1    1   A    1                2
1                1    1   B    2                2
2                1    2   A    1                2
3                1    2   B    2                2
4                1    3   A    2                1
5                1    3   B    1                1
6                2    1   A    2                2
7                2    1   B    1                3
8                2    2   A    2                2
9                2    2   B    1                3
10               2    3   A    1                1
11               2    3   B    1                3