Python 在groupby之后为组中的每个唯一值分配唯一ID

我在R中看到了解决方案，但在python中没有看到。如果问题重复，请向我指出之前提出的问题/解决方案

我有一个如下的数据帧

df = pd.DataFrame({'col1': ['a','b','c','c','d','e','a','h','i','a'],'col2':['3:00','3:00','4:00','4:00','3:00','5:00','5:00','3:00','3:00','2:00']})

df
Out[83]: 
  col1  col2
0    a  3:00
1    b  3:00
2    c  4:00
3    c  4:00
4    d  3:00
5    e  5:00
6    a  5:00
7    h  3:00
8    i  3:00
9    a  2:00    

我想做的是按“col1”分组，并为col2中的不同值分配一个唯一ID，如下所示：

col1  col2  ID
 a    2:00   0
 a    3:00   1
 a    5:00   2
 b    3:00   0
 c    4:00   0
 c    4:00   0
 ... 

我试着使用pd.Categorial，但无法达到我想要的程度。 非常感谢您的帮助。谢谢。

我们可以使用以下方法：

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@用户4279562，很高兴它有帮助：）@MaxU-不要比较，它会正确返回不同的输出。顺便说一句，答案很好，更多的时候使用它+1:）@MaxU-是的，我注意到你回答了一些关于这个的答案。。好主意。@MaxU啊，对不起，有一堆类似的问答没有链接，我链接得太过火了。删除了我所有的评论。祝ML好运！

In [170]: df['ID'] = df.groupby('col1')['col2'].transform(lambda x: pd.factorize(x)[0])

In [171]: df
Out[171]:
  col1  col2  ID
0    a  3:00   0
1    b  3:00   0
2    c  4:00   0
3    c  4:00   0
4    d  3:00   0
5    e  5:00   0
6    a  5:00   1
7    h  3:00   0
8    i  3:00   0
9    a  2:00   2