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python - 如何根据条件为 Pandas 数据框中的行组分配唯一值？

coder 2023-08-25 原文

我的数据框是这样的:

import pandas as pd
example = [{'A':3}, {'A':5}, {'A':0}, {'A':2}, {'A':6}, {'A':9}, {'A':0}, {'A':3}, {'A':4}]
df = pd.DataFrame(example)
print(df)

输出:

df
3
5
0
2
6
9
0
3
4

一个新的“簇”出现在 df 中出现 0 之后。我想给这些集群中的每一个一个唯一的值，就像这样:

df
3    A
5    A
0    -
2    B
6    B
9    B
0    -
3    C
4    C

我尝试过使用 enumerate 和 itertools，但由于我是 Python 的新手，所以我一直在努力了解这些选项的正确用法和语法。

最佳答案

您可以使用 cumsum 并使用 chr 映射到字母:

m = df['A'].eq(0)
df['B'] = m.cumsum().add(65).map(chr).mask(m, '-')
df

   A  B
0  3  A
1  5  A
2  0  B
3  2  B
4  6  B
5  9  B
6  0  C
7  3  C
8  4  C

NumPy 解决方案可以使用 views 从这里编写，并且应该非常快:

m = np.cumsum(df['A'].values == 0)
# thanks to @user3483203 for the neat trick! 
df['B'] = (m + 65).view('U2')
df

   A  B
0  3  A
1  5  A
2  0  B
3  2  B
4  6  B
5  9  B
6  0  C
7  3  C
8  4  C

从 v0.22 开始，您还可以通过 pandas Series.view 执行此操作:

m = df['A'].eq(0)
df['B'] = (m.cumsum()+65).view('U2').mask(m, '-')
df

   A  B
0  3  A
1  5  A
2  0  -
3  2  B
4  6  B
5  9  B
6  0  -
7  3  C
8  4  C

关于python - 如何根据条件为 Pandas 数据框中的行组分配唯一值？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56633755/

pythonPandascode39sectiondataframe

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