如何在Pandas数据框中运行循环以追加列？

Question

我的数据框如下：

    MID        POSITION
1   22596394       R8

2   22596394       R8 

3   22596394       R8

4   22591549       R6

5   22591549       R6

6   22591549       R6

现在我有另一个数据帧，它将在运行一些代码后输出，如下所示：

Position     Usage
R1             0  
R2             0 
R3             0
R4             0
R5             0
R6             1
R7             0 
R8             1
L1             0
L2             0
L3             0 
...           
L8             0

我想根据以下逻辑填写Usage列：

无论MID何时发生变化，请注意相应的POSITION并填写输出数据框中对应的Usage行，例如：在上面的数据框中，R8和R6用法行应填充1，其余位置列用0填充。同样如果对于同一位置，MID更改两次，例如R6，例如R6 Usage行应填充2，依此类推。最好的方法是什么？提前谢谢！

Answer 1

我认为您需要nunique然后reindex：

print (df1.groupby('POSITION')['MID'].nunique())
POSITION
R6    1
R8    1
Name: MID, dtype: int64

print (df1.groupby('POSITION')['MID']
          .nunique()
          .reindex(df2.set_index('Position').index, fill_value=0)
          .rename('Usage')
          .reset_index())
   Position  Usage
0        R1      0
1        R2      0
2        R3      0
3        R4      0
4        R5      0
5        R6      1
6        R7      0
7        R8      1
8        L1      0
9        L2      0
10       L3      0

说明：

要确定每个组的唯一值数量，需要POSITION列groupby，然后在MID列上汇总nunique。您获得了索引为Series和R6的新R8。然后，需要添加df2和列Position中的其他值。因此，如果值是唯一的，那么一个可行的解决方案是从set_index列index创建position，然后在index df1中创建reindex个值index的{​​{1}}。获取一些由df2（参数NaN）替换的0。然后需要从索引创建新列 - 首先按rename重命名fill_value=0名称，然后重新reset_index - 得到好Series。