Python 向DataFrame添加新列，其值取决于索引ref

我想向Pandas中的此数据帧添加一个新列，其中我分配了一个通过索引滚动的StoreID：

目前看起来是这样的：

   Unnamed: 12  Store  
0          NaN      1  
1          NaN      1  
2          NaN      1  

0          NaN      1  
1          NaN      1  
2          NaN      1  

0          NaN      1  
1          NaN      1  
2          NaN      1  

0          NaN      1  
1          NaN      1  
2          NaN      1  

   Unnamed: 12  Store  StoreID
0          NaN      1  1
1          NaN      1  1
2          NaN      1  1
0          NaN      1  2
1          NaN      1  2
2          NaN      1  2
0          NaN      1  5
1          NaN      1  5
2          NaN      1  5
0          NaN      1  11
1          NaN      1  11
2          NaN      1  11

我希望它看起来像这样：

   Unnamed: 12  Store  
0          NaN      1  
1          NaN      1  
2          NaN      1  

0          NaN      1  
1          NaN      1  
2          NaN      1  

0          NaN      1  
1          NaN      1  
2          NaN      1  

0          NaN      1  
1          NaN      1  
2          NaN      1  

   Unnamed: 12  Store  StoreID
0          NaN      1  1
1          NaN      1  1
2          NaN      1  1
0          NaN      1  2
1          NaN      1  2
2          NaN      1  2
0          NaN      1  5
1          NaN      1  5
2          NaN      1  5
0          NaN      1  11
1          NaN      1  11
2          NaN      1  11

该变量在索引达到0时发生变化。该报告将有不同数量的项目-其中大多数是每个商店1000条记录中的100条

我可以很容易地创建一个新的专栏，但我似乎不知道如何做到这一点！

---

非常感谢您的帮助-我刚开始学习Python。

您还可以获得索引差异的

cumsum

df['g'] = (df.index.to_series().diff() < 0).cumsum()

0    0
1    0
2    0
0    1
1    1
2    1
0    2
1    2
2    2
0    3
1    3
2    3

df['g']=（df.index.to_series（）.diff（）<0.cumsum（））
0    0
1    0
2    0
0    1
1    1
2    1
0    2
1    2
2    2
0    3
1    3
2    3

使用：

---

IIUC Try

cumcount

df.groupby(df.index).cumcount()
Out[11]: 
0    0
1    0
2    0
0    1
1    1
2    1
0    2
1    2
2    2
0    3
1    3
2    3
dtype: int64

---

谢谢大家的回复。我最终通过以下方式解决了问题：

table['STORE_ID'] = (table.index == 0).cumsum() - 1

然后添加一些逻辑以根据顺序查找存储区id：

table.loc[table['STORE_ID'] == 3, 'STORE_ID'] = 11
table.loc[table['STORE_ID'] == 2, 'STORE_ID'] = 3
table.loc[table['STORE_ID'] == 1, 'STORE_ID'] = 2
table.loc[table['STORE_ID'] == 0, 'STORE_ID'] = 1

---

我想有一个更简单的解决方案可以更快地到达存储ID序列，但这就完成了目前的工作。

为什么您的输出没有索引值3？我只是有点不一致。它们应该是StoreID从2跳到5再跳到11的相同原因？它只是来自没有逻辑的存储的引用列表。我可以将0,1,2序列映射到客户序列（0=1，1=2，2=5，3=11），但是有没有一种更简单的方法不需要另一个操作，然后，我认为下面三个解决方案中的一个可以回答您的问题。我喜欢直接从索引中获得结果的想法。这些都是很好的建议，但理想情况下，我希望新列滚动通过自定义数字或文本序列（即1、2、5、11），而不是（0、1、2、3…）。关于如何实现这一点有什么想法吗？@user10011212，因此，需要明确的是，您有一个指定“自定义序列”的额外输入，例如，我们可以使用

L=[1,2,5,11]

作为输入？你能相应地更新你的问题吗？