我有一个读入的数据集
data = pd.read_excel('....\data.xlsx')
data = data.fillna(0)
我把它们都做成了弦
data['Block']=data['Block'].astype(str)
data['Concentration']=data['Concentration'].astype(str)
data['Name']=data['Name'].astype(str)
数据看起来像这样
Block Con Name
1 100 A
1 100 A
1 100 A
1 33 B
1 33 B
1 33 B
1 0 c
1 0 c
1 0 c
2 100 A
2 100 A
2 100 A
2 100 B
2 100 B
2 100 B
2 33 B
2 33 B
2 33 B
2 0 c
2 0 c
2 0 c
...
...
24 0 E
我插入一列“复制”：
data['replicate'] = ''
数据现在看起来像这样
Block Con Name replicate
1 100 A
1 100 A
1 100 A
1 33 B
1 33 B
1 33 B
1 0 c
1 0 c
1 0 c
2 100 A
2 100 A
2 100 A
2 100 B
2 100 B
2 100 B
2 33 B
2 33 B
2 33 B
2 0 c
2 0 c
2 0 c
...
...
24 0 E
每个Block | con | name组合具有3个重复项，我如何用1,2,3填充“ replicate”列？
期望的输出将是
Block Con Name replicate
1 100 A 1
1 100 A 2
1 100 A 3
1 33 B 1
1 33 B 2
1 33 B 3
1 0 c 1
1 0 c 2
1 0 c 3
2 100 A 1
2 100 A 2
2 100 A 3
2 100 B 1
2 100 B 2
2 100 B 3
2 33 B 1
2 33 B 2
2 33 B 3
2 0 c 1
2 0 c 2
2 0 c 3
...
...
24 0 E 3
伪代码为：
for b in data.block:
for c in data.con:
for n in data.name:
for each b|c|n combination:
if the same:
assign '1' to data.replicate
assign '2' to data.replicate
assign '3' to data.replicate
我已经在网上搜索过，还没有找到任何解决方案，因此我不确定要使用哪个功能。
最佳答案
看起来像一个groupby cumcount：
In [11]: df["Replicate"] = df.groupby(["Block", "Con", "Name"]).cumcount() + 1
In [12]: df
Out[12]:
Block Con Name Replicate
0 1 100 A 1
1 1 100 A 2
2 1 100 A 3
3 1 33 B 1
4 1 33 B 2
5 1 33 B 3
6 1 0 c 1
7 1 0 c 2
8 1 0 c 3
9 2 100 A 1
10 2 100 A 2
11 2 100 A 3
12 2 100 B 1
13 2 100 B 2
14 2 100 B 3
15 2 33 B 1
16 2 33 B 2
17 2 33 B 3
18 2 0 c 1
19 2 0 c 2
20 2 0 c 3
cumcount枚举每个组中的行（从0开始）。