给定一个与条件匹配的索引列表，该列表中将有许多依次相邻的跨度，如何轻松地仅选择每个跨度中的第一个。
这样
magicallySelect([1,2,3,10,11,12,100,101,102]) == [1,10,100]
但重要的是，这也适用于其他指标，例如日期（我的数据就是这种情况）。我希望开始工作的实际代码是：
original.reset_index(inplace=True)
predict = {}
for app in apps:
reg = linear_model.LinearRegression()
reg.fit(original.index.values.reshape(-1, 1), original[app].values)
slope = reg.coef_.tolist()[0]
delta = original[app].apply(lambda x: abs(slope - x))
forecast['test_delta'] = forecast[app].apply(lambda x: abs(slope - x))
tdm = forecast['test_delta'].mean()
tds = forecast['test_delta'].std(ddof=0)
# identify moments that are σ>2 abnormal
forecast['z'] = forecast['test_delta'].apply(lambda x: abs(x - tdm / tds))
sig = forecast.index[forecast[forecast['z'] > 2]].tolist()
predict[app] = FIRST_INDEX_IN_EACH_SPAN_OF(sig)
l = [1,2,3,10,11,12,100,101,102]
indices = [l[i] for i in range(len(l)) if l[i-1]!=l[i]-1]
将其重新排序以适合日期时间，这将为您提供列表中的所有项目，其中与前一个项目的差距大于1天（默认情况下加上第一个项目）：
indices = [l[0]] + [l[i] for i in range(len(l)) if (l[i]-l[i-1]).days>1]
对于以分钟为单位的时间差，您可以将其转换为秒，并将其替换为。例如15分钟（900秒），您可以执行以下操作：
indices = [l[0]] + [l[i] for i in range(len(l)) if (l[i]-l[i-1]).seconds>900]
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