將順序計數(shù)器列添加到 Pandas DataFrame 中的組
在數(shù)據(jù)整理的上下文中，有一個常見任務(wù)是添加順序計數(shù)器pandas 數(shù)據(jù)框中的列到組。一種方法是使用回調(diào)函數(shù)，如您所演示的：
def callback(x):
x['seq'] = range(1, x.shape[0] + 1)
return x
雖然此方法有效，但它可能很麻煩并且需要定義一個單獨的函數(shù)。更簡潔和優(yōu)雅的解決方案是利用 cumcount() 方法：
df.groupby(['c1', 'c2']).cumcount()
此方法計算每個組的累積計數(shù)，有效地為組中的每一行分配一個序號。例如，考慮以下數(shù)據(jù)框：
| index | c1 | c2 | v1 |
|---|---|---|---|
| 0 | A | X | 3 |
| 1 | A | X | 5 |
| 2 | A | Y | 7 |
| 3 | A | Y | 1 |
| 4 | B | X | 3 |
| 5 | B | X | 1 |
| 6 | B | X | 3 |
| 7 | B | Y | 1 |
| 8 | C | X | 7 |
| 9 | C | Y | 4 |
| 10 | C | Y | 1 |
| 11 | C | Y | 6 |
將 cumcount() 應(yīng)用于此數(shù)據(jù)框，按 c1 和 c2 分組，將生成：
| index | c1 | c2 | v1 | seq |
|---|---|---|---|---|
| 0 | A | X | 3 | 1 |
| 1 | A | X | 5 | 2 |
| 2 | A | Y | 7 | 1 |
| 3 | A | Y | 1 | 2 |
| 4 | B | X | 3 | 1 |
| 5 | B | X | 1 | 2 |
| 6 | B | X | 3 | 3 |
| 7 | B | Y | 1 | 1 |
| 8 | C | X | 7 | 1 |
| 9 | C | Y | 4 | 1 |
| 10 | C | Y | 1 | 2 |
| 11 | C | Y | 6 | 3 |
改為從 1 開始排序為 0，只需在 cumcount() 結(jié)果上加 1：
df.groupby(['c1', 'c2']).cumcount() + 1
以上是如何有效地向 Pandas 中的分組數(shù)據(jù)添加順序計數(shù)器列？的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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Python類中的多態(tài)性
Jul 05, 2025 am 02:58 AM
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ListslicinginPythonextractsaportionofalistusingindices.1.Itusesthesyntaxlist[start:end:step],wherestartisinclusive,endisexclusive,andstepdefinestheinterval.2.Ifstartorendareomitted,Pythondefaultstothebeginningorendofthelist.3.Commonusesincludegetting
python`@classmethod'裝飾師解釋了
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
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Python函數(shù)參數(shù)和參數(shù)
Jul 04, 2025 am 03:26 AM
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解釋Python發(fā)電機(jī)和迭代器。
Jul 05, 2025 am 02:55 AM
迭代器是實現(xiàn)__iter__()和__next__()方法的對象，生成器是簡化版的迭代器，通過yield關(guān)鍵字自動實現(xiàn)這些方法。1.迭代器每次調(diào)用next()返回一個元素，無更多元素時拋出StopIteration異常。2.生成器通過函數(shù)定義，使用yield按需生成數(shù)據(jù)，節(jié)省內(nèi)存且支持無限序列。3.處理已有集合時用迭代器，動態(tài)生成大數(shù)據(jù)或需惰性求值時用生成器，如讀取大文件時逐行加載。注意：列表等可迭代對象不是迭代器，迭代器到盡頭后需重新創(chuàng)建，生成器只能遍歷一次。
如何在Python中結(jié)合兩個列表？
Jun 30, 2025 am 02:04 AM
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如何處理Python中的API身份驗證
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
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Jul 04, 2025 am 03:20 AM
Python的magicmethods（或稱dunder方法）是用于定義對象行為的特殊方法，它們以雙下劃線開頭和結(jié)尾。1.它們使對象能夠響應(yīng)內(nèi)置操作，如加法、比較、字符串表示等；2.常見用例包括對象初始化與表示（__init__、__repr__、__str__）、算術(shù)運算（__add__、__sub__、__mul__）及比較運算（__eq__、__lt__）；3.使用時應(yīng)確保其行為符合預(yù)期，例如__repr__應(yīng)返回可重構(gòu)對象的表達(dá)式，算術(shù)方法應(yīng)返回新實例；4.應(yīng)避免過度使用或以令人困惑的方
