판다 데이터 프레임에서 그룹 내 행 수 증가 순서

판다 데이터 프레임에서 그룹 내 행 수 증가 순서

다음과 같은 데이터 프레임이 주어집니다.

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame({'A':['A','A','A','B','B','B'],
                'B':['a','a','b','a','a','a'],
                })
df

    A   B
0   A   a 
1   A   a 
2   A   b 
3   B   a 
4   B   a 
5   B   a

다음과 같이 각 그룹의 행에 A열과 B열에 번호를 매기는 열 'C'를 만들고 싶습니다.

    A   B   C
0   A   a   1
1   A   a   2
2   A   b   1
3   B   a   1
4   B   a   2
5   B   a   3

저는 지금까지 이것을 시도해 왔습니다.

df['C'] = df.groupby(['A','B'])['B'].transform('rank')

하지만 소용이 없어요!

사용:

In [25]: df['C'] = df.groupby(['A','B']).cumcount()+1; df
Out[25]: 
   A  B  C
0  A  a  1
1  A  a  2
2  A  b  1
3  B  a  1
4  B  a  2
5  B  a  3

groupby.rank 함수를 사용합니다.여기 작업 예제가 있습니다.

df = pd.DataFrame({'C1':['a', 'a', 'a', 'b', 'b'], 'C2': [1, 2, 3, 4, 5]})
df

C1 C2
a  1
a  2
a  3
b  4
b  5

df["RANK"] = df.groupby("C1")["C2"].rank(method="first", ascending=True)
df

C1 C2 RANK
a  1  1
a  2  2
a  3  3
b  4  1
b  5  2

OP의 코드에 해당 사항이 누락되었습니다.method정확한 출력을 얻을 수 있습니다.

df['C'] = df.groupby(['A','B'])['B'].transform('rank', method='first')
df


    A   B     C
0   A   a   1.0
1   A   a   2.0
2   A   b   1.0
3   B   a   1.0
4   B   a   2.0
5   B   a   3.0

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/37997668/number-rows-within-group-in-increasing-order-in-a-pandas-dataframe