给定以下数据框:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': ['A','A','A','B','B','B'],
'B': ['a','a','b','a','a','a'],
})
df
A B
0 A a
1 A a
2 A b
3 B a
4 B a
5 B a
我想创建列“C”,它对 A 列和 B 列中每个组内的行进行编号,如下所示:
A B C
0 A a 1
1 A a 2
2 A b 1
3 B a 1
4 B a 2
5 B a 3
到目前为止我已经尝试过:
df['C'] = df.groupby(['A','B'])['B'].transform('rank')
...但它不起作用!
最佳答案
使用groupby/cumcount
:
In [25]: df['C'] = df.groupby(['A','B']).cumcount()+1; df
Out[25]:
A B C
0 A a 1
1 A a 2
2 A b 1
3 B a 1
4 B a 2
5 B a 3
关于python - pandas 数据框中按升序对组内的行进行编号,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37997668/