如何通过ID选择数据框中的行信息 - python

我是python的新手。我有一个像这样的大数据框：

    ID  x   y
0   1   x1  y1
1   0   x2  y2
2   0   x3  y3
3   2   x4  y4
4   1   x5  y5
5   2   x6  y6

我想在像这样的数据帧中，在ID 1和ID 2之间使用（x; y）对：

    coordinates
0   (x1,y1), (x2,y2), (x3,y3), (x4,y4)
1   (x5,y5), (x6,y6)

我已经尝试过两次进行迭代，但是计算起来很长。我怎么能得到这个东西？

参考方案

一种想法是通过每个1起始值创建组，并为元组聚合自定义lambda函数：

df['new'] = (df['ID'] == 1).cumsum()
print (df)
   ID   x   y  new
0   1  x1  y1    1
1   0  x2  y2    1
2   0  x3  y3    1
3   2  x4  y4    1
4   1  x5  y5    2
5   2  x6  y6    2

df1 = (df.groupby('new')['x','y']
         .apply(lambda x: list(map(tuple, x.values.tolist())))
         .reset_index(name='coordinates'))
print (df1)
   new                               coordinates
0    1  [(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4)]
1    2                      [(x5, y5), (x6, y6)]

没有新列的类似解决方案：

df1 = (df.groupby((df['ID'].rename('new') == 1).cumsum())['x','y']
         .apply(lambda x: list(map(tuple, x.values.tolist())))
         .reset_index(name='coordinates'))
print (df1)
   new                               coordinates
0    1  [(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4)]
1    2                      [(x5, y5), (x6, y6)]

编辑：

print (df)
   ID   x   y
0   1  x1  y1
1   0  x2  y2
2   0  x3  y3
3   2  x4  y4
4   0  x7  y7
4   0  x8  y8
4   1  x5  y5
5   2  x6  y6

g = df['ID'].eq(1).cumsum()
s = df['ID'].shift().eq(2).cumsum()

df = df[s.groupby(g).transform('min').eq(s)]
print (df)
   ID   x   y
0   1  x1  y1
1   0  x2  y2
2   0  x3  y3
3   2  x4  y4
4   1  x5  y5
5   2  x6  y6

df1 = (df.groupby((df['ID'].rename('new') == 1).cumsum())['x','y']
         .apply(lambda x: list(map(tuple, x.values.tolist())))
         .reset_index(name='coordinates'))
print (df1)
   new                               coordinates
0    1  [(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), (x4, y4)]
1    2                      [(x5, y5), (x6, y6)]

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