Python 如何按两列分组并在新列中分配类别(编号)?

Python 如何按两列分组并在新列中分配类别(编号)?,python,pandas,dataframe,Python,Pandas,Dataframe,我想按年龄和姓名分组,并在同一类别中分配不同的人 初始数据: name age salary abc 24 1000 def 27 2000 ghi 25 3000 jkl 24 1000 mno 25 3000 最终数据: name age salary group abc 24 1000 1 def 27 2000 2 ghi 25 3000 3 jkl 24 1000 1 m

我想按年龄和姓名分组,并在同一类别中分配不同的人

初始数据:

name age salary 
abc   24  1000    
def   27  2000    
ghi   25  3000    
jkl   24  1000    
mno   25  3000 
最终数据:

name age salary group
abc   24  1000    1
def   27  2000    2
ghi   25  3000    3
jkl   24  1000    1
mno   25  3000    3
可以使用将类别转换为整数标识符

将数据分配给df,然后使用以下代码

# concat age and salary
fact = df.age.astype(str).str.cat(df.salary.astype(str))
# then use factorize
df['group'] = pd.factorize(fact)[0] + 1
输出:

  name age  salary  group
0  abc  24    1000      1
1  def  27    2000      2
2  ghi  25    3000      3
3  jkl  24    1000      1
4  mno  25    3000      3
与两列创建的元组列表一起使用:

df['group'] = pd.factorize(list(zip(df['age'],df['salary'])))[0] + 1
print (df)
  name  age  salary  group
0  abc   24    1000      1
1  def   27    2000      2
2  ghi   25    3000      3
3  jkl   24    1000      1
4  mno   25    3000      3
或:


但我需要按年龄和工资分组,然后分配组,即年龄(24)和工资(4000)应该在第4组中,而不是在第1组中。好吧,您的示例没有显示。但我认为只要将年龄和薪水合并成一个字符串或列表,然后使用factorize就可以了。
df['group'] = pd.factorize(list(map(tuple, df[['age','salary']].values.tolist())))[0] + 1
print (df)
  name  age  salary  group
0  abc   24    1000      1
1  def   27    2000      2
2  ghi   25    3000      3
3  jkl   24    1000      1
4  mno   25    3000      3