Comment prendre la moyenne des lignes dans une trame de données qui entrent dans une certaine tolérance

Question

J'ai dataframe:

df => A   B  C 
     3.8314 60.6247 -1 
     3.8167 60.6247 -2 
     3.7524 60.6247 -1 
     3.7407 60.6247 -1 
     3.6939 60.7713 -1 
     3.8899 60.7957 -2 
     3.8723 60.7957 -3 
     3.7144 60.7957 -1 
     3.7904 62.4083 -7 
     3.7758 62.4083 -1 
     3.6676 62.4083 -6 
     3.6588 62.4083 -6 
     3.6471 62.4083 -5 
     3.5828 62.6771 -6 
     3.5681 62.6771 -1 
     3.5272 62.6771 -7 
     3.5418 62.7015 -1 
     3.6383 62.9458 -7 
     4.0010 63.3856 -2 
     3.6997 63.3856 -2 
     3.6822 63.3856 -2 
     4.0185 63.4101 -2 
     3.7027 63.9231 -2 
     3.6851 63.9231 -3 
     3.5535 63.9231 -3 
     3.5389 63.9231 -3 

Si la valeur de B se situe dans 0,03 +/- pour deux ou plusieurs lignes, et les A valeurs de ces lignes relèvent de 0,026 +/- de l'autre, je voudrais prendre une moyenne de ces lignes pour donner la trame de données suivante:

df => A   B  C 
     3.82405 60.6247 -1.5 
     3.74655 60.6247 -1 
     3.84090 60.7835 -1.5 
     3.79335 60.7957 -2 
     3.7831 62.4083 -4  
     3.65783 62.4083 -8.5 
     3.57545 62.6771 -3.5 
     3.5345 62.6771 -4 
     3.6383 62.9458 -7 
     4.00975 63.39785 -2     
     3.69095 63.3856 -2      
     3.6939 63.9231 -2.5    
     3.5462 63.9231 -3 

Toutes les idées sur la façon dont cela peut être fait?

Answer 1

Essayez ceci.

df.groupby(((df.A.diff().abs().lt(0.026))&(df.B.diff().abs().lt(0.03))==False).cumsum()).mean() 
Out[642]: 
      A  B   C 
1 3.824050 60.6247 -1.500000 
2 3.746550 60.6247 -1.000000 
3 3.693900 60.7713 -1.000000 
4 3.881100 60.7957 -2.500000 
5 3.714400 60.7957 -1.000000 
6 3.783100 62.4083 -4.000000 
7 3.657833 62.4083 -5.666667 
8 3.575450 62.6771 -3.500000 
9 3.534500 62.6893 -4.000000 
10 3.638300 62.9458 -7.000000 
11 4.001000 63.3856 -2.000000 
12 3.690950 63.3856 -2.000000 
13 4.018500 63.4101 -2.000000 
14 3.693900 63.9231 -2.500000 
15 3.546200 63.9231 -3.000000