当然可以用 Pandas 来实现这样的需求！我们可以通过一些逻辑判断来找出缺失的号码（断号）和连续的号码（连号）。下面是实现该需求的具体步骤与代码示例：
### 步骤
1. **读取数据**: 首先将原始数据读取到一个 DataFrame 中。
2. **求断号**: 找出原始数据中缺失的号码。
3. **求连号**: 找出连续的号码区间及其长度。
### 示例代码如下：
import pandas as pd
# 假设原始数据存储在名为 "data.xlsx" 的 Excel 文件中
# 这里用 pandas 的 DataFrame 手动创建原始数据
data = {'数字': [1, 2, 3, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 14, 15, 16, 17, 20, 21, 22, 23]}
df = pd.DataFrame(data)
# 第一部分：求断号
# 首先创建一个完整的数字序列，范围从最小值到最大值
full_range = set(range(df['数字'].min(), df['数字'].max() + 1))
# 当前存在的数字集合
existing_numbers = set(df['数字'])
# 断号即为完整范围中不在现有数字集合中的数字
missing_numbers = sorted(full_range - existing_numbers)
print("断号:", missing_numbers)
# 第二部分：求连号
# 计算连号区间
df['连号'] = df['数字'].diff().ne(1).cumsum() # 每当差值不是1时，生成新的组
result = df.groupby('连号')['数字'].agg(['min', 'max', 'size']).reset_index(drop=True)
# 输出连号的区间和长度
for index, row in result.iterrows():
print(f"{row['min']}--{row['max']} 长度 {row['size']}")
### 代码解析：
1. **求断号**:
- 创建一个完整的数字序列 `full_range`。
- 通过集合运算找出缺失的号码，将它们存入 `missing_numbers` 集合，最终输出。
2. **求连号**:
- 通过 `diff()` 方法计算相邻数字之间的差异，并判断是否为1，使用 `cumsum()` 方法生成新的组编号。
- 使用 `groupby()` 按照连号的组来聚合获取最小值、最大值和计数，最后输出连号的区间和长度。
### 输出结果
运行上述代码后，将得到类似的输出：断号: [4, 5, 13, 18, 19]
1--3 长度 3
6--12 长度 7
14--17 长度 4
20--23 长度 4
这样就完美实现了你的需求！如果还有其他问题，或者想要更深入的探讨，随时告诉我哦！
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狗仔卡
发表于 2024-7-24 14:14:16
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发表于 2024-7-24 14:15:29
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