如何解决熊猫根据连续的重复项创建新列
我有一个像下面这样的 Pandas 数据框,其中 A 列是一系列字符串,B 列中的值是真/假,这取决于 A 列的值是否与 A 列的值相同上一行。
A B
1 False
1 True
1b False
1b True
1b True
1 False
我想添加一个新列 C,它为所有连续重复条目分配相同的值(可以是任何值),但该值必须与分配给其他条目的值不同连续重复条目的组。例如:
A B C
1 False 1
1 True 1
1b False 2
1b True 2
1b True 2
1 False 3
关于如何以有效的方式解决这个问题有什么想法吗?
解决方法
尝试使用 groupby ngroup
+ 1 确保 sort=False
以确保按照它们在 DataFrame 中出现的顺序创建组:
df['C'] = df.groupby(['A',(~df['B']).cumsum()],sort=False).ngroup() + 1
A B C
0 1 False 1
1 1 True 1
2 1b False 2
3 1b True 2
4 1b True 2
5 1 False 3
或者可以直接使用以下任一方法,假设值以带有 cumsum
的排序顺序出现:
df['C'] = (~df['B']).cumsum()
A B C
0 1 False 1
1 1 True 1
2 1b False 2
3 1b True 2
4 1b True 2
5 1 False 3
这相当于:
df['A'].ne(df['A'].shift()).cumsum()
0 1
1 1
2 2
3 2
4 2
5 3
Name: A,dtype: int32
如果尚未计算 B
列,这将是解决此问题的标准方法。
尝试将 shift
与 cumsum
结合
df['C'] = df.A.ne(df.A.shift()).cumsum()
Out[191]:
0 1
1 1
2 2
3 2
4 2
5 3
Name: A,dtype: int64
,
我认为这就是您要找的。p>
df['C'] = df.groupby('A').ngroup() + 1
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