给定一个像这样的数据框df:
a b
2 nan
3 nan
3 nan
4 nan
4 nan
4 nan
5 nan
5 nan
5 nan
5 nan
...
一个关键规则是 a 中的每个数字 n 重复 n-1 行。我的预期输出是:
a b
2 1
3 1
3 2
4 1
4 2
4 3
5 1
5 2
5 3
5 4
...
因此b中的数m是一个从1到n-1的列表。我这样试过:
df.groupby('a').apply(lambda x: np.asarray(range(x['a'].unique()[0])))
但是结果是一行中的列表，这不是我想要的。
你能告诉我如何实现它吗？提前致谢!
最佳答案
你需要cumcount :
df['b'] = df.groupby('a').cumcount() + 1
print (df)
a b
0 2 1
1 3 1
2 3 2
3 4 1
4 4 2
5 4 3
6 5 1
7 5 2
8 5 3
9 5 4
关于python - 如何分组并将数组分配给python-pandas中的列？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/39749653/