Pandas分组找最大最小值，识别连续峰谷数据

文章小白一枚，正在不断学习积累知识，现将学习到的知识记录一下，也是将我的所得分享给大家！而今天这篇文章《Pandas分组筛选最大最小值，识别连续峰谷数据》带大家来了解一下##content_title##，希望对大家的知识积累有所帮助，从而弥补自己的不足，助力实战开发！

1. 问题背景与数据准备

在数据分析场景中，我们经常需要从时间序列或分组数据中识别出关键的“峰值”或“谷值”。例如，在一个交易数据集中，我们可能希望识别连续上涨（HH为True）或连续下跌（LL为True）区间内的最高点或最低点，并只保留这些关键点，而将同一区间内的其他点标记为非关键。

假设我们有一个Pandas DataFrame，其中包含HH和LL两个布尔列，分别表示“高高点”和“低低点”的趋势，以及对应的High和Low数值列。我们的目标是：

• 对于连续的HH为True的行，只保留其中High值最高的行，将其余HH为True的行改为HH为False。
• 对于连续的LL为True的行，只保留其中Low值最低的行，将其余LL为True的行改为LL为False。

以下是示例数据框的创建：

import pandas as pd

mydict = [
        {'HH': True, 'LL': False, 'High': 10, 'Low': 1},
        {'HH': False, 'LL': True, 'High': 100, 'Low': 20},
        {'HH': True, 'LL': False, 'High': 32, 'Low': 1},
        {'HH': True, 'LL': False, 'High': 30, 'Low': 1},
        {'HH': True, 'LL': False, 'High': 31, 'Low': 1},
        {'HH': False, 'LL': True, 'High': 100, 'Low': 40},
        {'HH': False, 'LL': True, 'High': 100, 'Low': 45},
        {'HH': False, 'LL': True, 'High': 100, 'Low': 42},
        {'HH': False, 'LL': True, 'High': 100, 'Low': 44},
        {'HH': True, 'LL': False, 'High': 50, 'Low': 1},
        ]

df = pd.DataFrame(mydict)

print("原始DataFrame:")
print(df)

输出的原始DataFrame如下：

原始DataFrame:
      HH     LL  High  Low
0   True  False    10    1
1  False   True   100   20
2   True  False    32    1
3   True  False    30    1
4   True  False    31    1
5  False   True   100   40
6  False   True   100   45
7  False   True   100   42
8  False   True   100   44
9   True  False    50    1

2. 解决方案：使用groupby.transform进行高效分组与筛选

为了解决上述问题，我们需要一个能够识别连续HH或LL块的机制，并在这些块内部执行聚合操作。Pandas的groupby.transform方法是实现这一目标的强大工具。

2.1 核心思路

1. 创建分组标识： 首先，我们需要定义什么是“连续的HH或LL块”。当HH或LL列的模式发生变化时，就认为是一个新组的开始。
2. 组内最大/最小值识别： 在每个识别出的组内，计算High列的最大值和Low列的最小值，并将其广播回原始DataFrame的每一行。
3. 布尔索引筛选： 比较原始的High和Low值与广播回来的组内最大/最小值，生成布尔掩码。
4. 更新DataFrame： 根据布尔掩码

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