Question

考虑下面的pandas DataFrame：

from pandas import Timestamp
df = pd.DataFrame({
    'day': [Timestamp('2017-03-27'),
            Timestamp('2017-03-27'),
            Timestamp('2017-04-01'),
            Timestamp('2017-04-03'),
            Timestamp('2017-04-06'),
            Timestamp('2017-04-07'),
            Timestamp('2017-04-11'),
            Timestamp('2017-05-01'),
            Timestamp('2017-05-01')],
 'act_id': ['916298883', 
            '916806776',
            '923496071',
            '926539428',
            '930641527',
            '931935227',
            '937765185',
            '966163233',
            '966417205'] 
})

如您所见，在7天内分发了9个唯一ID。

我正在寻找添加两个新列的方法。

第一栏：

每个新日的增量编号。例如1表示2017-03-27＆＃39;（同一天的相同数字），2表示＆＃39; 2017-04-01＆＃39; 3表示＆＃39; 2017-04-03＆＃39;等。

第二栏：

每天每个新act_id的增量编号。例如1表示＆＃39; 916298883＆＃39; 2表示＆＃39; 916806776＆＃39; （链接到同一天＆＃39; 2017-03-27＆＃39;），1为＆＃39; 923496071＆＃39;，1为＆＃39; 926539428＆＃39;等。

决赛桌应该看起来像this

我已经尝试使用apply和函数构建第一列，但它并没有按预期工作。

#Create helper function to give index number to a new column
counter = 1
def giveFlag(x):
    global counter
    index = counter
    counter+=1
    return index

然后：
# Create day flagger column
df_helper['day_no'] = df_helper['day'].apply(lambda x: giveFlag(x))

Answer 1

试试这个：

Code:
echo on

cmdkey.exe /list > "%TEMP%\List.txt"
findstr.exe Target "%TEMP%\List.txt" > "%TEMP%\tokensonly.txt"
FOR /F "tokens=1,2 delims= " %%G IN (%TEMP%\tokensonly.txt) DO cmdkey.exe /delete:%%H
del "%TEMP%\List.txt" /s /f /q
del "%TEMP%\tokensonly.txt" /s /f /q

pause

在数据框中创建一个新列，其增量编号基于另一列

1 个答案: