我有一个 pandas 数据框,如下所示
df = pd.DataFrame({'sub_id': [101,101,101,102,102,103,104,104,105],
'test_id':['A1','A1','C1','A1','B1','D1','E1','A1','F1'],
'dummy':['hi','hello','how','are','you','am','fine','thank','you']})
我希望sub_id
和test_id
的每个组合都有唯一的ID(序列号)
请注意one subject can have duplicate test_ids but dummy values will be different
。
类似地,multiple subjects can share the same test_ids
如示例数据帧所示
因此,我尝试了以下两种方法,但它们都不正确。
df.groupby(['sub_id','test_id']).cumcount()+1 # incorrect
df['seq_id'] = df.index + 1 # incorrect
我希望我的输出如下
iiuc:
通过ngroup()
尝试:
df['seq_id']=df.groupby(['sub_id','test_id'],sort=False).ngroup()+1
df
的输出:
sub_id test_id dummy seq_id
0 101 A1 hi 1
1 101 A1 hello 1
2 101 C1 how 2
3 102 A1 are 3
4 102 B1 you 4
5 103 D1 am 5
6 104 E1 fine 6
7 104 A1 thank 7
8 105 F1 you 8
这篇关于如何在生成序列的同时避免分组编号重复?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持跟版网!