大熊猫在组内以递增的顺序排列行数

鉴于以下数据框架:

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

我想创建一个列“ C”，它对列 A 和列 B 中每个组中的行进行编号，如下所示:

    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

到目前为止我已经试过了:

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

但是没有用！

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小开

最佳答案

Use groupby/cumcount:

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

小开

Use groupby.rank function. Here the working example.

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