python - 如何在 Pandas 中成对成对标记？

我有这个数据框：

>>> df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 1, np.nan, 2, 2, 2], 'B': [2, 1, 2, 2.0, 1, 1, 2]})
>>> df
     A    B
0  1.0  2.0
1  2.0  1.0
2  1.0  2.0
3  NaN  2.0
4  2.0  1.0
5  2.0  1.0
6  2.0  2.0

我需要在第三列“ group id”上标识成对的组（A，B），以获得类似这样的信息：

>>> df
     A    B  grup id                        explanation
0  1.0  2.0      1.0  <- group (1.0, 2.0), first group
1  2.0  1.0      2.0  <- group (2.0, 1.0), second group
2  1.0  2.0      1.0  <- group (1.0, 2.0), first group
3  NaN  2.0      NaN  <- invalid group
4  2.0  1.0      2.0  <- group (2.0, 1.0), second group
5  2.0  1.0      2.0  <- group (2.0, 1.0), second group
6  2.0  2.0      3.0  <- group (2.0, 2.0), third group

如何在熊猫中有效地做到这一点？

一种想法是先构建一个组合列（A，B），然后在该列中标识唯一值并将它们映射回我的数据框。但是我怀疑groupby（）方法会更快（也更优雅）。

我尝试了这个：

>>> df.groupby(['A','B']).count()
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [(1.0, 2.0), (2.0, 1.0), (2.0, 2.0)]

因此，该groupby（）的索引列出了我需要的所有组。但是，如何计算它们并将它们映射回我的数据框？

最佳答案

您可以使用GroupBy.ngroup（pandas 0.20.2+）：

print (df.groupby(['A','B']).ngroup())
0    0
1    1
2    0
3   -1
4    1
5    1
6    2
dtype: int64

df['grup id'] = df.groupby(['A','B']).ngroup().replace(-1,np.nan).add(1)
print (df)
     A    B  grup id
0  1.0  2.0      1.0
1  2.0  1.0      2.0
2  1.0  2.0      1.0
3  NaN  2.0      NaN
4  2.0  1.0      2.0
5  2.0  1.0      2.0
6  2.0  2.0      3.0

替换-1和添加1类似：

df['grup id'] = df.groupby(['A','B']).ngroup()
df['grup id'] = np.where(df['grup id'] == -1, np.nan, df['grup id'] + 1)
print (df)
     A    B  grup id
0  1.0  2.0      1.0
1  2.0  1.0      2.0
2  1.0  2.0      1.0
3  NaN  2.0      NaN
4  2.0  1.0      2.0
5  2.0  1.0      2.0
6  2.0  2.0      3.0

对于最旧的pandas版本（波纹管0.20.2）：

df['grup id'] = df.groupby(["A","B"]).grouper.group_info[0]
df['grup id'] = np.where(df['grup id'] == -1, np.nan, df['grup id'] + 1)
print (df)
     A    B  grup id
0  1.0  2.0      1.0
1  2.0  1.0      2.0
2  1.0  2.0      1.0
3  NaN  2.0      NaN
4  2.0  1.0      2.0
5  2.0  1.0      2.0
6  2.0  2.0      3.0

关于python - 如何在 Pandas 中成对成对标记？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/45397047/