在pandas数据框中为不同的组分配唯一ID,可以使用pandas
库中的groupby
和cumcount
方法来实现。
首先,使用groupby
方法按照组进行分组,然后使用cumcount
方法为每个组中的行分配唯一的ID。
下面是具体的步骤:
pandas
库:import pandas as pd
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
groupby
方法按照组进行分组,并使用cumcount
方法为每个组中的行分配唯一的ID:df['ID'] = df.groupby('Group').cumcount() + 1
这样,数据框df
中的每个组都会被分配一个唯一的ID,ID的值从1开始递增。
完整的代码如下:
import pandas as pd
data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
df['ID'] = df.groupby('Group').cumcount() + 1
print(df)
输出结果如下:
Group Value ID
0 A 1 1
1 A 2 2
2 B 3 1
3 B 4 2
4 B 5 3
5 C 6 1
这样,我们就成功为不同的组分配了唯一的ID。
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