Ajout d'une colonne de compteur séquentiel à des DataFrames groupés sans rappel
Lorsque vous essayez d'ajouter une colonne de compteur séquentiel à des groupes au sein d'un DataFrame, un la fonction de rappel n’est peut-être pas l’approche la plus efficace. Considérez le DataFrame suivant :
df = pd.DataFrame( columns="index c1 c2 v1".split(), data=[ [0, "A", "X", 3, ], [1, "A", "X", 5, ], [2, "A", "Y", 7, ], [3, "A", "Y", 1, ], [4, "B", "X", 3, ], [5, "B", "X", 1, ], [6, "B", "X", 3, ], [7, "B", "Y", 1, ], [8, "C", "X", 7, ], [9, "C", "Y", 4, ], [10, "C", "Y", 1, ], [11, "C", "Y", 6, ],]).set_index("index", drop=True)
L'objectif est de créer une nouvelle colonne "seq" qui contient des numéros séquentiels pour chaque groupe, ce qui donne le résultat suivant :
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
Évitement de la fonction de rappel :
Au lieu d'utiliser une fonction de rappel, nous pouvons exploiter la méthode cumcount() pour obtenir le même résultat de manière plus efficace. cumcount() compte le nombre d'occurrences de chaque valeur unique dans un groupe et renvoie une série pandas avec le nombre cumulé.
df["seq"] = df.groupby(['c1', 'c2']).cumcount() + 1
Cette approche modifie directement le DataFrame et évite la surcharge d'une fonction de rappel.
Personnalisation du numéro de départ :
Si vous souhaitez que le séquençage commence à 1 au lieu de 0, vous pouvez ajouter 1 au résultat :
df["seq"] = df.groupby(['c1', 'c2']).cumcount() + 1
En utilisant la méthode cumcount(), nous simplifions le processus d'ajout d'une colonne de compteur séquentiel aux trames de données groupées, améliorant à la fois la lisibilité et les performances.
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