python分组求连续出现次数

Question

有一个dataframe生成代码如下

import pandas as pd
import numpy as np
dates = [i for i in range(1,26)]
df = pd.DataFrame(np.arange(75).reshape(25,3),index=dates, columns=['A', 'B','C'])
df.loc[5,['A']] = 20
df.loc[6,['A']] = 20
df.loc[6,['B']] = 33
df.loc[16,['A']] = 64
df.loc[16,['B']] = 65
df.loc[17,['A']] = 64
df.loc[17,['B']] = 65
df.loc[8:14,'A'] = 20   # 连续重复
df.loc[1:25,'B'] = [ i for i in range(1,26)]    # 连续重复
df.loc[9,'B'] = 10 
df

    A    B    C
1    0    1    2
2    3    2    5
3    6    3    8
4    9    4    11
5    20    5    14
6    20    6    17
7    18    7    20
8    20    8    23
9    20    9    26
10    20    10    29
11    20    11    32
12    20    12    35
13    20    13    38
14    20    14    41
15    42    15    44
16    64    16    47
17    64    17    50
18    51    18    53
19    54    19    56
20    57    20    59
21    60    21    62
22    63    22    65
23    66    23    68
24    69    24    71
25    72    25    74

其中B列为时间列，如何将其按A列进行分组获取 各组分组后C列值连续（连续2/3/4/5/6帧）大于分组后C列均值且B列时间列前后相差1秒的 次数

Answer 1

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• 除此之外, 这篇博客: 第八章-----python数据分析基础：Pandas模块中的 ## 利用字典创建DataFrame (a、b是列索引，一定要设置行索引(index)，否则报错) 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  

  x = {'aa':1,'bb':1.5,'cc':2,'dd':17}
  df1 = pd.DataFrame(x,index=['价格'])
  print(df1)
  
  x = {
      '食品':['aa','bb','cc'],
      '价格':[1,2,1.5]
  }
  df2 = pd.DataFrame(x)
  print(df2)
  
  s1 = pd.Series(['aa','bb','cc'])
  s2 = pd.Series([1,2,1.5])
  x = {
      '食品':s1,
      '价格':s2
  }
  df3 = pd.DataFrame(x)
  print(df3)

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