我正在尝试为熊猫中的每个分组分配一个名称。
我有一个数据框和一个名称列表：
df = pd.DataFrame({'a':[1, 1, 2, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 7, 8, 9, 10],
'ids':[234, 345, 456, 444, 333, 22, 11, 5, 1, 2, 3, 4, 6]})
names = ['Matt', 'Jeff', 'Steph', 'Shannon']
我想将这些名称分配给每个记录以循环方式进行。因此，我创建了一个辅助函数来拉长此列表以匹配长度。
def match_length(list_, length):
return length//len(list_)*list_+list_[:length%len(list_)]
df['owner'] = match_length(names, len(df))
a ids owner
1 234 Matt
1 345 Jeff
2 456 Steph
2 444 Shannon
3 333 Matt
4 22 Jeff
5 11 Steph
6 5 Shannon
7 1 Matt
7 2 Jeff
8 3 Steph
9 4 Shannon
10 6 Matt
我遇到的问题是我想确保将同一个人分配给每个
'a'组。我不希望'Matt'和“ Jeff”都拥有前两个记录，只有Matt应该拥有它们。我不确定如何首先处理我的列表，它应该返回。 a ids owner
1 234 Matt
1 345 Matt
2 456 Jeff
2 444 Jeff
3 333 Steph
4 22 Shannon
5 11 Matt
6 5 Jeff
7 1 Steph
7 2 Steph
8 3 Shannon
9 4 Matt
10 6 Jeff
最佳答案
这是您需要的吗？
(df.groupby('a').ngroup()%4).map(dict(enumerate(names)))
Out[339]:
0 Matt
1 Matt
2 Jeff
3 Jeff
4 Steph
5 Shannon
6 Matt
7 Jeff
8 Steph
9 Steph
10 Shannon
11 Matt
12 Jeff
dtype: object