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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