以编程方式重命名元素，方法是提取数字值并用小的连续整数代替它们

Question

我有一个Pandas Series，其中标签当前为None或包含字母和数字的字符串。

我需要重新标记非None元素，以保持相同的分组和排序，但用每个组的最小连续数替换数字，从1开始（参见下面的示例）。我还需要进行简单的文本替换来替换字母（总是“G”和“Group _”）。

我想我可以编写一些非常低效且冗长的代码来做这件事，但我觉得我的解决方案至少要比任何体面的方法长100行。所以我想知道这样做的好方法。

示例：

import pandas as pd
mydat = pd.Series([None, 'G130', 'G151', 'G142', 'G151', 'G130', None])

结果数据系列：

>>> mydat
0    None
1    G130
2    G151
3    G142
4    G151
5    G130
6    None
dtype: object

期望的结果：

>>> mydat
0    None
1    Group_1
2    Group_3
3    Group_2
4    Group_3
5    Group_1
6    None
dtype: object

Answer 1

('Group_'+mydat.astype('category').cat.codes.add(1).astype(str)).mask(mydat.isnull())
Out[1168]: 
0        NaN
1    Group_1
2    Group_3
3    Group_2
4    Group_3
5    Group_1
6        NaN
dtype: object

Answer 2

s = mydat.str[1:].dropna().astype(int)
g = 'Group_{}'.format
f = s.factorize(sort=True)[0] + 1

pd.Series([g(x) for x in f], s.index).combine_first(mydat)

0       None
1    Group_1
2    Group_3
3    Group_2
4    Group_3
5    Group_1
6       None
dtype: object