根据上一行中的值进行分组

我有一列包含值列表，如下所示：

100
200
300
500
600
650
1000

我想做一个Groupby（或类似的有效构造）以获取每行值在范围内的批量行100最后一行的。

在这种情况下，上面示例中生产的批次将是

100, 200, 300,

500, 600, 650

1000

这可以在 Pandas 中做到吗？由于 Pandas 尝试允许类似 SQL 的查询，我猜它应该是这样。

您可以使用类似于答案中描述的方法这个问题 https://stackoverflow.com/questions/14358567/finding-consecutive-segments-in-a-pandas-data-frame。这基本上是一个三步过程：

1. Use shift计算要区分的行间标准。
2. Use cumsum将此标准相加，创建一个新系列，其中每个组具有单个值的单独“块”。
3. 小组讨论这个新系列。

这是一个例子：

>>> x = pandas.Series([100, 200, 300, 500, 600, 650, 1000, 900, 750])
>>> x.groupby(((x - x.shift()).abs() > 100).cumsum()).apply(list)
0    [100, 200, 300]
1    [500, 600, 650]
2        [1000, 900]
3              [750]
dtype: object

请注意，我使用了标准> 100，这与<= 100你提到的标准。使用这种方法，您需要使用以下标准：分离组，而不是加入它们的标准，因此您必须使用分组标准的否定。