我有一个大的pandas数据框，试图从中形成一些行的对。
我的df如下所示：
object_id increment location event
0 1 d A
0 2 d B
0 3 z C
0 4 g A
0 5 g B
0 6 i C
1 1 k A
1 2 k B
... ... ... ...
对象ID描述特定的对象。
增量是每次发生某事（跟踪订单）时都会增加的值，位置是此事发生的位置。最后一列是事件的类型。
现在，我想将这些分组为有时（但不是总是），当A发生在某个位置，B发生在那之后，然后C是完全不同的事件，可以忽略。但是，我只想将位置相同，对象ID相同以及事件紧挨着列出时将它们归为一组（因此，增量仅相差1）。
现在的问题是，对于同一对象，这些事件和增量编号有时会从零开始。因此，我只希望将它们在数据帧中彼此准确定位时进行分组（因此组最多应包含两个条目）。我很难做到这一点，因为在groupby函数中没有比较行的选项。
任何提示我应该尝试什么方向？
编辑：
我正在寻找的输出正在形成以下形式的组：
group_id object_id increment location event
0 0 1 d A
0 0 2 d B
1 0 3 z C
2 0 4 g A
2 0 5 g B
3 0 6 i C
4 1 1 k A
4 1 2 k B
... ... ... ... ...
因此，仅当该对的“第一个”条目具有事件A和某个增量值x，而“第二个”条目具有事件B和增量值x + 1并因此是同一序列的一部分时，才形成组。希望这可以澄清我的问题！
参考方案
您的问题并不十分清楚，因此在此问题中，您可能需要处理if语句中的条件，但这可能会对您有所帮助。
数据框设置：
import pandas as pd
d = {'object_id': [0,0,0,0], 'increment': [1,2,3,4],
'location': ['d', 'd', 'z', 'g'], 'event': ['A', 'B', 'C', 'A']}
df = pd.DataFrame(data=d)
让我们做一个列表来保存位置相同的索引。此外，您应该以适合您的方式添加条件，但您的问题尚不清楚。从那里可以运行以下功能：
lst = []
def functionGrouping(dataset):
for i in range(len(df)-1):
if df['event'].iloc[i+1] == 'C':
i = i + 1
else:
if df['location'].iloc[i+1] == df['location'].iloc[i] and df['object_id'].iloc[i+1] == df['object_id'].iloc[i]:
df['increment'].iloc[i+1] = df['increment'].iloc[i+1] + df['increment'].iloc[i]
lst.append([i])
functionGrouping(df)
然后从那里放下您在函数中汇总的行。
for i in range(len(lst)):
df=df.drop(df.index[i])
我希望这可以有所帮助，但是您的问题并不清楚。对于将来的问题，请简化您的问题，并提供所需输出的示例。
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