Pandas 为每个同级组分配适当的同级周期计数
我试图为每个队列组的“队列周期”列分配适当的队列周期计数。我相信，展示我正在努力实现的目标更有意义 因为循环似乎是一种方式，我想知道是否可以使用一些漂亮的函数实现同样的功能Pandas 为每个同级组分配适当的同级周期计数,pandas,numpy,Pandas,Numpy,我试图为每个队列组的“队列周期”列分配适当的队列周期计数。我相信，展示我正在努力实现的目标更有意义 因为循环似乎是一种方式，我想知道是否可以使用一些漂亮的函数实现同样的功能 Out[7]: OrderPeriod CohortGroup Cohort Period 0 1/1/2017 1/1/2017 NaN 1 1/1/2017 1/1/2017 NaN 2 1/1/2017 1/1/2017
Out[7]:
OrderPeriod CohortGroup Cohort Period
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1 1/1/2017 1/1/2017 NaN
2 1/1/2017 1/1/2017 NaN
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4 1/1/2017 1/1/2017 NaN
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6 1/1/2017 1/1/2017 NaN
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10 8/1/2017 1/1/2017 NaN
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13 11/1/2017 1/1/2017 NaN
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18 5/1/2019 1/1/2017 NaN
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23 3/1/2017 3/1/2017 NaN
24 3/1/2017 3/1/2017 NaN
25 4/1/2017 3/1/2017 NaN
Out[7]:
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1 1/1/2017 1/1/2017 1.0
2 1/1/2017 1/1/2017 1.0
3 1/1/2017 1/1/2017 1.0
4 1/1/2017 1/1/2017 1.0
5 1/1/2017 1/1/2017 1.0
6 1/1/2017 1/1/2017 1.0
7 1/1/2017 1/1/2017 1.0
8 4/1/2017 1/1/2017 2.0
9 6/1/2017 1/1/2017 3.0
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11 9/1/2017 1/1/2017 5.0
12 9/1/2017 1/1/2017 5.0
13 11/1/2017 1/1/2017 6.0
14 4/1/2018 1/1/2017 7.0
15 6/1/2018 1/1/2017 8.0
16 12/1/2018 1/1/2017 9.0
17 1/1/2019 1/1/2017 10.0
18 5/1/2019 1/1/2017 11.0
19 2/1/2017 2/1/2017 1.0
20 3/1/2017 3/1/2017 1.0
21 3/1/2017 3/1/2017 1.0
22 3/1/2017 3/1/2017 1.0
23 3/1/2017 3/1/2017 1.0
24 3/1/2017 3/1/2017 1.0
25 4/1/2017 3/1/2017 2.0
首先，我们让您的
CohortGroupshiftgroupby.applyOrderPeriodCohortGroupgroups = df['CohortGroup'].ne(df['CohortGroup'].shift()).cumsum()
cohort_period = df.groupby(groups)\
.apply(lambda x: (x['OrderPeriod'].ne(x['CohortGroup'])\
& x['OrderPeriod'].ne(x['OrderPeriod'].shift(-1)))\
.cumsum().add(1)).values
df['Cohort Period'] = cohort_period
OrderPeriod CohortGroup Cohort Period
0 1/1/2017 1/1/2017 1
1 1/1/2017 1/1/2017 1
2 1/1/2017 1/1/2017 1
3 1/1/2017 1/1/2017 1
4 1/1/2017 1/1/2017 1
5 1/1/2017 1/1/2017 1
6 1/1/2017 1/1/2017 1
7 1/1/2017 1/1/2017 1
8 4/1/2017 1/1/2017 2
9 6/1/2017 1/1/2017 3
10 8/1/2017 1/1/2017 4
11 9/1/2017 1/1/2017 4
12 9/1/2017 1/1/2017 5
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17 1/1/2019 1/1/2017 10
18 5/1/2019 1/1/2017 11
19 2/1/2017 2/1/2017 1
20 3/1/2017 3/1/2017 1
21 3/1/2017 3/1/2017 1
22 3/1/2017 3/1/2017 1
23 3/1/2017 3/1/2017 1
24 3/1/2017 3/1/2017 1
25 4/1/2017 3/1/2017 2
我会做
rankdf=df.apply(pd.to_datetime)
df['Cohort Period']=df.groupby('CohortGroup')['OrderPeriod'].rank('dense')
df
OrderPeriod CohortGroup Cohort Period
0 2017-01-01 2017-01-01 1.0
1 2017-01-01 2017-01-01 1.0
2 2017-01-01 2017-01-01 1.0
3 2017-01-01 2017-01-01 1.0
4 2017-01-01 2017-01-01 1.0
5 2017-01-01 2017-01-01 1.0
6 2017-01-01 2017-01-01 1.0
7 2017-01-01 2017-01-01 1.0
8 2017-04-01 2017-01-01 2.0
9 2017-06-01 2017-01-01 3.0
10 2017-08-01 2017-01-01 4.0
11 2017-09-01 2017-01-01 5.0
12 2017-09-01 2017-01-01 5.0
13 2017-11-01 2017-01-01 6.0
14 2018-04-01 2017-01-01 7.0
15 2018-06-01 2017-01-01 8.0
16 2018-12-01 2017-01-01 9.0
17 2019-01-01 2017-01-01 10.0
18 2019-05-01 2017-01-01 11.0
19 2017-02-01 2017-02-01 1.0
20 2017-03-01 2017-03-01 1.0
21 2017-03-01 2017-03-01 1.0
22 2017-03-01 2017-03-01 1.0
23 2017-03-01 2017-03-01 1.0
24 2017-03-01 2017-03-01 1.0
25 2017-04-01 2017-03-01 2.0
为什么第11行和第12行的
队列期组队列组2017-01-01