python - Pandas 累积新值(value)

我有一个像下面的数据框。

df = pd.DataFrame()
df['col_1'] = [1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]
df['col_2'] = ['A', 'B', 'B', 'A', 'B', 'C', 'A', 'A', 'B']
df

  col_1 col_2
0   1   A
1   1   B
2   1   B
3   2   A
4   2   B
5   2   C
6   3   A
7   3   A
8   3   B

我需要按col_1进行分组，并且在每个组中，只要col_2中有新值，就需要更新累积计数。数据框下方的内容。

  col_1 col_2 col_3
0   1    A      1
1   1    B      2
2   1    B      2
3   2    A      1
4   2    B      2
5   2    C      3
6   3    A      1
7   3    A      1
8   3    B      2

我可以使用列表和字典来做到这一点。但是找不到在内置函数中使用熊猫的方法。

最佳答案

在factorize中将GroupBy.transform与lambda函数一起使用：

df['col_3'] = df.groupby('col_1')['col_2'].transform(lambda x: pd.factorize(x)[0]+1)
print (df)
   col_1 col_2  col_3
0      1     A      1
1      1     B      2
2      1     B      2
3      2     A      1
4      2     B      2
5      2     C      3
6      3     A      1
7      3     A      1
8      3     B      2

关于python - Pandas 累积新值(value)，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/59501259/