Pandas의 그룹화된 데이터에 순차적 카운터 열을 효율적으로 추가하는 방법은 무엇입니까?

Pandas DataFrame의 그룹에 순차 카운터 열 추가

데이터 랭글링의 맥락에서 순차 카운터를 추가하는 일반적인 작업이 있습니다. Pandas 데이터 프레임 내의 그룹에 대한 열입니다. 한 가지 접근 방식은 앞서 설명한 대로 콜백 함수를 사용하는 것입니다.

def callback(x):
    x['seq'] = range(1, x.shape[0] + 1)
    return x

이 방법은 작동하지만 번거로울 수 있으며 별도의 함수를 정의해야 합니다. 더 간결하고 우아한 해결책은 cumcount() 메서드를 활용하는 것입니다.

df.groupby(['c1', 'c2']).cumcount()

이 메서드는 각 그룹의 누적 개수를 계산하여 그룹 내의 각 행에 효과적으로 일련 번호를 할당합니다. 예를 들어 다음 데이터 프레임을 고려해보세요.

index	c1	c2	v1
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

c1과 c2로 그룹화된 이 데이터 프레임에 cumcount()를 적용하면 다음이 생성됩니다.

index	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

대신 1에서 주문을 시작하려면 0의 경우 cumcount() 결과에 1을 추가하면 됩니다.

df.groupby(['c1', 'c2']).cumcount() + 1

위 내용은 Pandas의 그룹화된 데이터에 순차적 카운터 열을 효율적으로 추가하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!