组内的熊猫数量行

时间:2016-06-23 16:59:46

标签: python-3.x pandas group-by rank

给出以下数据框:

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame({'A':['A','A','A','B','B','B'],
                'B':['a','a','b','a','a','a'],
                })
df

    A   B
0   A   a 
1   A   a 
2   A   b 
3   B   a 
4   B   a 
5   B   a

我想创建列'C',它对A列和B列中每组内的行进行编号,如下所示:

    A   B   C
0   A   a   1
1   A   a   2
2   A   b   1
3   B   a   1
4   B   a   2
5   B   a   3

到目前为止我已经尝试过了:

df['C']=df.groupby(['A','B'])['B'].transform('rank')

......但没有骰子! 提前谢谢!

2 个答案:

答案 0 :(得分:49)

使用groupby/cumcount

scanf("%d", &array[i][j]);

答案 1 :(得分:3)

使用groupby.rank函数。 这是工作示例。

df = pd.DataFrame({'C1':['a', 'a', 'a', 'b', 'b'], 'C2': [1, 2, 3, 4, 5]})
df

C1 C2
a  1
a  2
a  3
b  4
b  5

df["RANK"] = df.groupby("C1")["C2"].rank(method="first", ascending=True)
df

C1 C2 RANK
a  1  1
a  2  2
a  3  3
b  4  1
b  5  2