如何对两列进行分组并在新列中分配类别(数字)?

时间:2018-09-28 08:17:05

标签: python pandas dataframe

我想按年龄和姓名分组,并在同一类别中分配不同的人。

初始数据:

name age salary 
abc   24  1000    
def   27  2000    
ghi   25  3000    
jkl   24  1000    
mno   25  3000 

最终数据:

name age salary group
abc   24  1000    1
def   27  2000    2
ghi   25  3000    3
jkl   24  1000    1
mno   25  3000    3

2 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您可以使用factorize将类别转换为整数标识符。

将数据分配给df,然后使用以下代码。

# concat age and salary
fact = df.age.astype(str).str.cat(df.salary.astype(str))
# then use factorize
df['group'] = pd.factorize(fact)[0] + 1

输出:

  name age  salary  group
0  abc  24    1000      1
1  def  27    2000      2
2  ghi  25    3000      3
3  jkl  24    1000      1
4  mno  25    3000      3

答案 1 :(得分:0)

对两列创建的元组列表使用factorize

df['group'] = pd.factorize(list(zip(df['age'],df['salary'])))[0] + 1
print (df)
  name  age  salary  group
0  abc   24    1000      1
1  def   27    2000      2
2  ghi   25    3000      3
3  jkl   24    1000      1
4  mno   25    3000      3

或者:

df['group'] = pd.factorize(list(map(tuple, df[['age','salary']].values.tolist())))[0] + 1
print (df)
  name  age  salary  group
0  abc   24    1000      1
1  def   27    2000      2
2  ghi   25    3000      3
3  jkl   24    1000      1
4  mno   25    3000      3