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如何在不使用回調(diào)函數(shù)的情況下有效地向分組的 Pandas DataFrame 添加順序計數(shù)器列?

Jan 01, 2025 am 02:12 AM

How to Efficiently Add a Sequential Counter Column to Grouped Pandas DataFrames Without Using a Callback Function?

在沒有回調(diào)的情況下向分組 DataFrame 添加順序計數(shù)器列

當(dāng)嘗試向 DataFrame 內(nèi)的組添加順序計數(shù)器列時,回調(diào)函數(shù)可能不是最有效的方法??紤]以下 DataFrame:

df = pd.DataFrame(
    columns="index c1 c2 v1".split(),
    data=[
            [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, ],]).set_index("index", drop=True)

目標(biāo)是創(chuàng)建一個新列“seq”,其中包含每個組的連續(xù)數(shù)字,從而產(chǎn)生以下輸出:

   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

避免回調(diào)函數(shù):

我們可以利用 cumcount() 而不是使用回調(diào)函數(shù)方法更有效地實現(xiàn)相同的結(jié)果。 cumcount() 計算組中每個唯一值出現(xiàn)的次數(shù),并返回包含累積計數(shù)的 pandas Series。

df["seq"] = df.groupby(['c1', 'c2']).cumcount() + 1

這種方法直接修改 DataFrame,避免了回調(diào)函數(shù)的開銷。

自定義起始編號:

如果您希望排序從 1 開始您可以將結(jié)果加 1,而不是 0:

df["seq"] = df.groupby(['c1', 'c2']).cumcount() + 1

通過利用 cumcount() 方法,我們簡化了向分組數(shù)據(jù)幀添加順序計數(shù)器列的過程,從而提高了可讀性和性能。

以上是如何在不使用回調(diào)函數(shù)的情況下有效地向分組的 Pandas DataFrame 添加順序計數(shù)器列?的詳細內(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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解釋Python發(fā)電機和迭代器。 解釋Python發(fā)電機和迭代器。 Jul 05, 2025 am 02:55 AM

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