我有一个这样的熊猫数据框：
id some_value
0 tag1 v1
1 tag1 v2
2 tag1 v1
3 tag2 v2
4 tag2 v2
5 tag2 v3
我想知道每个IDsome_value更改值的频率。因此，tag1这将是两次（因为它先从v1变为v2然后再返回），因为tag2它将是一次。我已经解决了这样的问题：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'id': ['tag1', 'tag1', 'tag1', 'tag2', 'tag2','tag2'], 'some_value': ['v1','v2','v1','v2','v2','v3']})
mask = df['id'] == df['id'].shift(-1)
df['changed'] = df['some_value'] != df['some_value'].shift(-1)
df[mask].groupby('id').sum()
该代码可以正常工作，因为它返回
changed
id
tag1 2.0
tag2 1.0
有没有更优雅的解决方案？
实现此目的的一种方法是：
def numChanges(x):
return sum(x.iloc[:-1] != x.shift(-1).iloc[:-1])
df.groupby('id').agg({
'some_value' : numChanges
})
请注意，如果id列未排序，结果将有所不同，因此，除非您打算这样做，否则您的解决方案可能会产生不正确的结果。
例如，在我的解决方案中，下面的数据集将产生tag2值为5，但根据您的结果为3。从技术上讲，正确答案是5，但是如果对id变量进行排序，则不会有任何区别。
pd.concat([df]*3) #My solution outputs 5 changes for tag2 and yours will give 3 only
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