用python组填充dataframe的列

我有一个熊猫数据框 哪个有一行

key
1
2
3
...
93

我拥有

机器数量=3台

我想为每台机器分配相同数量的钥匙。i、 e

共有9把钥匙和3台机器，因此，每台机器应关联3把钥匙。
以下是所需的数据帧：

key    machine allocated    
1         1                 
2         1                 
3         1                 
..........

90        3
91        1
92        1
93        1  

我们可以使用groupby吗？
您可以使用arange的楼层划分：

df = pd.DataFrame({'key' : range(1, 10)})

N = 3
N1 = len(df.index) / N

df['machine allocated'] = ((np.arange(len(df.index)) // N1) + 1).astype(int)
print (df)
   key  machine allocated
0    1                  1
1    2                  1
2    3                  1
3    4                  2
4    5                  2
5    6                  2
6    7                  3
7    8                  3
8    9                  3


你有一个熊猫数据框，它有一列，对吗？@Mihai DanielVirna这只是一个测试示例，它可能有多个列，但你写的是row insteadsir，实际上有一个键入错误，我有90个键要平均分布在3台机器上，请检查我是否有93个键和6台机器，它给机器分配为7，密钥=91,92,93，它应该再次恢复到1,2…3，根据我的密钥增加理论，我不在这里。因此，如果
N=4
带有
df=pd.DataFrame（{'key'：range（1，10）}）
所需的输出是什么？
N = 2
N1 = len(df.index) / N

df['machine allocated'] = ((np.arange(len(df.index)) // N1) + 1).astype(int)
print (df)
   key  machine allocated
0    1                  1
1    2                  1
2    3                  1
3    4                  1
4    5                  1
5    6                  2
6    7                  2
7    8                  2
8    9                  2