Question

我有两列Letter＆Values，新列应基于“ Letter”列增加值，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data=[['a', 'one'],
                        ['a', 'two'],
                        ['b', 'three'],
                        ['b', 'four'],
                        ['c', 'five'],
                        ['c', 'five'],
                        ['c', 'five']
                        ],
                  columns=['Letter', 'value'])


#df['counter'] = df['value'].shift().where(df['Letter'].shift() == df['Letter'], '')

print(df)

df['counter'] = df.apply(lambda x: x+1 if df['Letter'].shift() == df['Letter'] else 1, axis=1)

#print(df)
'''
Expected output
  Letter  value  counter
0      a    one   p1
1      a    two   p2
2      b  three   p1
3      b   four   p2
4      c   five   p1
5      c   five   p2
6      c   five   p3
'''

您能帮我解决上面的代码吗？谢谢。

要更精确地编辑我的问题，我需要稍后将行转换为列（我的代码可以使用数据透视功能）

Answer 1

在熊猫中，肯定有一种更优雅的方法，但是我忘记了该函数的名称：

# Create a constant, valued-at-one column for summing each row
>>> df['counter'] = df.assign(ind=1).groupby('Letter')['ind'].cumsum()
>>> df
  Letter  value  counter
0      a    one        1
1      a    two        2
2      b  three        1
3      b   four        2
4      c   five        1
5      c   five        2
6      c   five        3

python lambda根据现有列增加值

1 个答案: