如何使用 Pandas groupby 在组上添加顺序计数器列
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时间：2020-09-13 21:59:45 来源:igfitidea点击:
How to add sequential counter column on groups using Pandas groupby
提问by Owen
I feel like there is a better way than this:
我觉得有比这更好的方法：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[['A', 'X', 3], ['A', 'X', 5], ['A', 'Y', 7], ['A', 'Y', 1],
['B', 'X', 3], ['B', 'X', 1], ['B', 'X', 3], ['B', 'Y', 1],
['C', 'X', 7], ['C', 'Y', 4], ['C', 'Y', 1], ['C', 'Y', 6]],
columns=['c1', 'c2', 'v1'])
def callback(x):
x['seq'] = range(1, x.shape[0] + 1)
return x
df = df.groupby(['c1', 'c2']).apply(callback)
print df
To achieve this:
为达到这个：
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
Is there a way to do it that avoids the callback?
有没有办法避免回调？
回答by Jeff
use cumcount(), see docs here
使用cumcount()，请参阅此处的文档
In [4]: df.groupby(['c1', 'c2']).cumcount()
Out[4]:
0 0
1 1
2 0
3 1
4 0
5 1
6 2
7 0
8 0
9 0
10 1
11 2
dtype: int64
If you want orderings starting at 1
如果您想从 1 开始订购
In [5]: df.groupby(['c1', 'c2']).cumcount()+1
Out[5]:
0 1
1 2
2 1
3 2
4 1
5 2
6 3
7 1
8 1
9 1
10 2
11 3
dtype: int64
回答by Shaina Raza
This might be useful
这可能有用
df = df.sort_values(['userID', 'date'])
grp = df.groupby('userID')['ItemID'].aggregate(lambda x: '->'.join(tuple(x))).reset_index()
print(grp)
it will create a sequence like this
它将创建一个这样的序列
