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
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
有没有一种方法可以避免回调?
使用cumcount(),请参阅此处的文档
cumcount()
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
如果要从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