使用Pandas数据框识别重复的组

时间:2019-01-27 21:33:43

标签: python-3.x pandas dataframe pandas-groupby

我有一个如下所述的数据框,我需要根据列c2,c3和c4找出重复的组,并相应地命名组。对于C1列中的任何值,如果行数相同并且所有行上的值都相同,则它是重复的组,应标有相同的组名,否则,它是唯一的组。 / p>

数据框:

df = pd.DataFrame({'C1': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C', 'D', 'D', 'D'],
                   'C2': ['1', '2', '3', '4', '1', '2', '1', '2', '3', '4', '1', '2', '3'],
                   'C3': ['1', '2', '3', '4', '1', '2', '1', '2', '3', '4', '1', '2', '3'],
                   'C4': ['1', '2', '3', '4', '1', '2', '1', '2', '3', '4', '1', '2', '3']
                   })

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预期结果:

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1 个答案:

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三个步骤

df['Newkey']=tuple(zip(df.C2,df.C3)) # make value to tuple 
s=df.groupby('C1').Newkey.apply(tuple)# make all value to tuple 

s2='G'+(s.reset_index().groupby('Newkey',sort=False).C1.ngroup()+1).astype(str)
df['Newkey']=df.C1.map(dict(zip(s.index,s2))) # map it back
df
   C1 C2 C3 Newkey
0   A  1  1     G1
1   A  2  2     G1
2   A  3  3     G1
3   A  4  4     G1
4   B  1  1     G2
5   B  2  2     G2
6   C  1  1     G1
7   C  2  2     G1
8   C  3  3     G1
9   C  4  4     G1
10  D  1  1     G3
11  D  2  2     G3
12  D  3  3     G3