如何有效地向 Pandas 中的分组数据添加顺序计数器列？

将顺序计数器列添加到 Pandas DataFrame 中的组

在数据整理的上下文中，有一个常见任务是添加顺序计数器pandas 数据框中的列到组。一种方法是使用回调函数，如您所演示的：

def callback(x):
    x['seq'] = range(1, x.shape[0] + 1)
    return x

虽然此方法有效，但它可能很麻烦并且需要定义一个单独的函数。更简洁和优雅的解决方案是利用 cumcount() 方法：

df.groupby(['c1', 'c2']).cumcount()

此方法计算每个组的累积计数，有效地为组中的每一行分配一个序号。例如，考虑以下数据框：

index	c1	c2	v1
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

将 cumcount() 应用于此数据框，按 c1 和 c2 分组，将生成：

index	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

改为从 1 开始排序为 0，只需在 cumcount() 结果上加 1：

df.groupby(['c1', 'c2']).cumcount() + 1

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