我在工作中处理大量时间序列数据，并且一直在尝试使用python（尤其是pandas）来使某些工作更快一些。我有一些代码可以读取DataFrame中的数据，并标识满足指定条件的段。然后，将这些段分成单独的DataFrame。
我在这里有样品DataFrame：
Date Time Pressure Temp Flow Valve Position
0 3/5/2020 12:00:01 5.32 22.12 199 1.00
1 3/5/2020 12:00:02 5.36 22.25 115 0.95
2 3/5/2020 12:00:03 5.33 22.18 109 0.92
3 3/5/2020 12:00:04 5.38 23.51 103 0.90
4 3/5/2020 12:00:05 5.42 24.27 99 0.89
5 3/5/2020 12:00:06 5.49 25.91 92 0.85
6 3/5/2020 12:00:07 5.55 26.78 85 0.82
7 3/5/2020 12:00:08 5.61 29.88 82 0.76
8 3/5/2020 12:00:09 5.69 31.16 87 0.79
9 3/5/2020 12:00:10 5.72 32.01 97 0.87
10 3/5/2020 12:00:11 5.59 29.68 104 0.90
11 3/5/2020 12:00:12 5.53 24.55 111 0.93
12 3/5/2020 12:00:13 5.48 23.54 116 0.96
13 3/5/2020 12:00:14 5.44 23.11 119 1.00
14 3/5/2020 12:00:15 5.41 23.08 121 1.00
我编写的代码可以实现我想要的功能，但是确实很难遵循，并且我相信它会冒犯经验丰富的python用户。
这是它的作用：我或多或少地基于一组条件创建了一个遮罩，并获取了该遮罩中所有True值的索引位置。然后，它使用NumPy的.diff()函数来识别索引中的不连续性。在for循环内，它在每个识别出的不连续位置处将蒙版拆分。完成此操作后，我可以使用现在分开的索引集从原始DataFrame中切出所需的数据段。参见下面的代码：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('sample_data.csv')
idx = np.where((df['Temp'] > 23) & (df['Temp'] < 30))[0]
discontinuity = np.where(np.diff(idx) > 1)[0]
intervals = {}
for i in range(len(discontinuity)+1):
if i == 0:
intervals[i] = df.iloc[idx[0]:idx[discontinuity[i]],1]
if len(intervals[i].values) < 1:
del intervals[i]
elif i == len(discontinuity):
intervals[i] = df.iloc[idx[discontinuity[i-1]+1]:idx[-1],1]
if len(intervals[i].values) < 1:
del intervals[i]
else:
intervals[i] = df.iloc[idx[discontinuity[i-1]+1]:idx[discontinuity[i]],1]
if len(intervals[i].values) < 1:
del intervals[i]
df1 = df.loc[intervals[0].index, :]
df2 = df.loc[intervals[1].index, :]
[df1和df2包含原始DataFrame中的所有数据，与'Temp'在23到30之间的时间（行）相对应。
df1：
Date Time Pressure Temp Flow Valve Position
3 3/5/2020 12:00:04 5.38 23.51 103 0.90
4 3/5/2020 12:00:05 5.42 24.27 99 0.89
5 3/5/2020 12:00:06 5.49 25.91 92 0.85
6 3/5/2020 12:00:07 5.55 26.78 85 0.82
df2：
Date Time Pressure Temp Flow Valve Position
10 3/5/2020 12:00:11 5.59 29.68 104 0.90
11 3/5/2020 12:00:12 5.53 24.55 111 0.93
12 3/5/2020 12:00:13 5.48 23.54 116 0.96
13 3/5/2020 12:00:14 5.44 23.11 119 1.00
[我很高兴能够为我工作，并且我可以忍受使用这种方法迷路的夫妇，但我知道这是一种真正的行人方法，我不禁会以为没有这样做的人python开头可以更干净，更有效地完成同样的事情。
itertools或pandas的groupby可以做到这一点吗？我还没有找到一种方法使之工作。
欢迎使用堆栈溢出。
我认为您的代码可以这样简化：
# Get the subset that fulfills your conditions
df_conditioned = df.query('Temp > 23 and Temp < 30').copy()
# Check for discontinuities by looking at the indices
# I created a new column called 'Group' to keep track of the continuous indices
indices = df_conditioned.index.to_series()
df_conditioned['Group'] = ((indices - indices.shift(1)) != 1).cumsum()
# Store the groups (segments with same group number) as individual frames in a list
df_list = []
for group in df_conditioned['Group'].unique():
df_list.append(df_conditioned.query('Group == @group').drop(columns='Group'))
希望有帮助！