在给定阈值内合并范围（间隔）的有效方法

Question

我想知道是否有一种有效的方法来计算距离，并在给定的距离内组合它们。例如，给定的范围和距离d=10：

1   2
4   7
12  15
32  36
38  41
...

第一次迭代是：（4-2）->；2->；2<；10->；确定->；（1,7）

1   7
12  15
32  36
38  41
...

（12-7）->；5->；5-<；10->；正常->；（1,15）

1   15
32  36
38  41
...

（32-15）->；17->；17-<；10->；KO

1   15
32  36
38  41
...

（38-36）—>；2—>；2—<；10—>；正常—>；（32,41）

所需的（结果）数据集：

1   15
32  41
...

如果这个算法不能有效地实现，它的开销（列表、元组、循环）可能会给主程序带来风险。你知道吗

提前谢谢！！你知道吗

Answer 1

数据源：

In [27]: df
Out[27]:
   start  end
0      1    2
1      4    7
2     12   15
3     32   36
4     38   41

In [28]: threshold = 10

矢量化解决方案：

In [31]: (df.groupby(df['start'].sub(df['end'].shift()).ge(threshold).cumsum())
    ...:    .agg({'start':'first','end':'last'}))
    ...:
Out[31]:
   start  end
0      1   15
1     32   41

说明：

In [32]: df['start'].sub(df['end'].shift())
Out[32]:
0     NaN
1     2.0
2     5.0
3    17.0
4     2.0
dtype: float64

In [33]: df['start'].sub(df['end'].shift()).ge(threshold)
Out[33]:
0    False
1    False
2    False
3     True
4    False
dtype: bool

In [34]: df['start'].sub(df['end'].shift()).ge(threshold).cumsum()
Out[34]:
0    0
1    0
2    0
3    1
4    1
dtype: int32