Date Ct
0 2015-04-01 1
1 2015-04-01 2
2 2015-04-01 3
3 2015-04-01 4
4 2015-04-02 1
5 2015-04-02 2
6 2015-04-02 3
7 2015-04-02 4
8 2015-04-03 1
9 2015-04-03 2
10 2015-04-03 3
11 2015-04-03 4
12 2015-04-04 1
13 2015-04-04 2
14 2015-04-04 3
15 2015-04-04 4
我有一个字符串列＆＃39;日期＆＃39;我想创造一个＆＃39; Ct＆＃39;如下所示的列，用于维护特定日期的行数。日期需要是我的应用程序中的字符串，每个日期的行数并不总是相同，并且＆lt; Ct＆＃39;将始终按数字索引的顺序计数。非常感谢正确方向的回答或推动。
答案 0 :(得分：0)
好的，这有点奇怪，但您可以添加临时列并将此值设置为1：
df['temp'] = 1
然后，您可以在“日期”中执行分组。并在“临时”电话上拨打transform用于执行计数的列：
In [80]:
df['Ct'] = df.groupby('Date')['temp'].transform(pd.Series.cumsum)
df
Out[80]:
Date temp Ct
0 2015-04-01 1 1
1 2015-04-01 1 2
2 2015-04-01 1 3
3 2015-04-01 1 4
4 2015-04-02 1 1
5 2015-04-02 1 2
6 2015-04-02 1 3
7 2015-04-02 1 4
8 2015-04-03 1 1
9 2015-04-03 1 2
10 2015-04-03 1 3
11 2015-04-03 1 4
12 2015-04-04 1 1
13 2015-04-04 1 2
14 2015-04-04 1 3
15 2015-04-04 1 4
In [81]:
df.drop('temp',axis=1,inplace=True)
df
Out[81]:
Date Ct
0 2015-04-01 1
1 2015-04-01 2
2 2015-04-01 3
3 2015-04-01 4
4 2015-04-02 1
5 2015-04-02 2
6 2015-04-02 3
7 2015-04-02 4
8 2015-04-03 1
9 2015-04-03 2
10 2015-04-03 3
11 2015-04-03 4
12 2015-04-04 1
13 2015-04-04 2
14 2015-04-04 3
15 2015-04-04 4
我们之所以不能说，请在“约会”日期＆＃39;上执行cumsum。列是因为如果它是一个字符串，那么这将导致你的日期字符串彼此连接，这不是你想要的。
修改
感谢主人@Jeff指出临时列是不必要的，你只需使用cumcount
In [150]:
df['Ct'] = df.groupby('Date').cumcount() + 1
df
Out[150]:
Date Ct
0 2015-04-01 1
1 2015-04-01 2
2 2015-04-01 3
3 2015-04-01 4
4 2015-04-02 1
5 2015-04-02 2
6 2015-04-02 3
7 2015-04-02 4
8 2015-04-03 1
9 2015-04-03 2
10 2015-04-03 3
11 2015-04-03 4
12 2015-04-04 1
13 2015-04-04 2
14 2015-04-04 3
15 2015-04-04 4