我是熊猫的新手，正在尝试自动创建类别并将值分组。
我的数据框：
df = pd.DataFrame({'Slug': ['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c', 'c'],
'Position': ['0', '1', '2', '3', '4', '0', '1', '2', '3', '0', '1', '2'],
'Brand': ['Mazda', 'BMW', 'Ford', 'Fiat', 'Dodge', 'Mazda', 'BMW', 'Ford', 'Fiat', 'BMW', 'Ford', 'Fiat'],
'Sessions': ['70', '', '', '', '', '60', '', '', '', '50', '', ''],
'Transactions': ['1', '', '', '', '', '2', '', '', '', '3', '', ''],
'Ecommerce': ['1', '', '', '', '', '3', '', '', '', '4', '', ''],
'CTR': ['10', '', '', '', '', '15', '', '', '', '5', '', ''],
'All': ['11', '', '', '', '', '1', '', '', '', '4', '', '']})
我正在尝试回答一个问题：哪种品牌布局的转换效果最好。排名栏声明了品牌在网站上的书写方式：
示例：
0 A #Ford
1 B #BMW
2 C #Fiat
3 D #Dodge
问题可能是福特排在第二，宝马排在第一将导致更多的转换。
我要做的第一件事是为每个唯一的组生成类别，大约有10个不同的品牌以及100种不同的设置方式。
例如：
Group1可能是：
0 A #Ford
1 B #BMW
2 C #Fiat
3 D #Dodge
Group2可以是：
0 B #BMW
1 A #Ford
2 C #Fiat
3 D #Dodge
然后我的DataFrame如下所示：
Slug Group Sessions Transactions Ecommerce CTR All
a 1 70 1 1 10 10
b 2 60 2 3 15 11
c 1 60 2 3 15 11
d 3 60 2 3 15 11
e 2 60 2 3 15 11
Groups通过position和brand列进行分类。
Slug可以理解为一个国家。例如，在国家a中，实现了第1组70次会议的布局；在国家b中，实现了第2组60次会议的布局，依此类推。
以此类推，然后我可以比较sessions，transactions中的组性能指标和我在DataFrame中具有的其他列值。
transactions，session等参数用于品牌的整个布局，例如：
0 Ford
1 BMW
2 Fiat
3 Dodge
# this layout achieved 70 sessions and 5 conversions
所以我的问题可以分为3个单独的部分：
1）如何生成position和brand的组
2）也许你们中的一些人遇到了类似的问题，并且知道确定brands的最佳布局的任何方法
3）我尝试了一些机器学习，也许您可以建议我可以将哪种模型应用于我的问题
谢谢您的建议。