그룹화된 Pandas DataFrame에 순차적 카운터 열을 효율적으로 추가하는 방법은 무엇입니까?

콜백 없이 Pandas DataFrame에 그룹의 순차 카운터 열 추가

Pandas 라이브러리에서는 다음보다 더 효율적인 방법을 활용할 수 있습니다. 그룹화된 데이터프레임에 순차적 카운터 열을 추가하는 콜백 함수. cumcount() 함수는 대체 접근 방식을 제공합니다. 구현 방법은 다음과 같습니다.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    columns="   index    c1    c2    v1 ".split(),
    data=[
        [0, "A", "X", 3],
        [1, "A", "X", 5],
        [2, "A", "Y", 7],
        [3, "A", "Y", 1],
        [4, "B", "X", 3],
        [5, "B", "X", 1],
        [6, "B", "X", 3],
        [7, "B", "Y", 1],
        [8, "C", "X", 7],
        [9, "C", "Y", 4],
        [10, "C", "Y", 1],
        [11, "C", "Y", 6],
    ],
).set_index("index", drop=True)

# Add a sequential counter column
df["seq"] = df.groupby(["c1", "c2"]).cumcount() + 1
print(df)

이 코드 조각은 데이터프레임을 'c1'과 'c2'로 그룹화한 다음 cumcount() 함수를 각 그룹에 적용하여 해당 그룹 내의 행 수를 계산합니다. 결과는 각 그룹의 순차 개수를 포함하는 추가 'seq' 열이 있는 데이터 프레임입니다.

   c1 c2  v1  seq
0   A  X   3    1
1   A  X   5    2
2   A  Y   7    1
3   A  Y   1    2
4   B  X   3    1
5   B  X   1    2
6   B  X   3    3
7   B  Y   1    1
8   C  X   7    1
9   C  Y   4    1
10  C  Y   1    2
11  C  Y   6    3

이 접근 방식은 콜백 함수가 필요하지 않으며 순차 카운터 열을 추가하기 위한 보다 간결하고 효율적인 솔루션을 제공합니다. 그룹화된 Pandas 데이터프레임으로.

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