Python 从数据框中查找新客户/现有客户

我需要创建一个分类列，指示客户帐户代码是第一次出现，即“新”还是在“现有”之前出现

只有第一个事件需要被视为“新的”，其余事件，无论事件之间的差距如何，都应被视为“现有的”

我试着在唯一帐户代码列表中循环，在该列表中，我将过滤特定帐户代码的数据框，并找到存储在单独表中的最小日期。然后查找这个表，我会在分类列中输入新的/现有的标记。但无法正确执行它。 有没有一个简单的方法来实现它

我已将样本文件附在下面：

此外，数据中还有一些非UTF-8编码字符，我无法处理这些字符。

请尝试：

df.assign(Occurence=np.where(~df['Account Code'].duplicated(),'New','Existing'))

输出：

  Created Date   Account Code Occurence
0     7-Sep-13       CL000247       New
1     7-Sep-13       CL000012       New
2     7-Sep-13       CL000875       New
3     7-Sep-13       CL000084       New
4     7-Sep-13       CL000186       New
5     7-Sep-13       CL000167       New
6     7-Sep-13       CL000167  Existing
7     7-Sep-13       CL000215       New
8    12-Sep-13  Wan2013001419       New
9    12-Sep-13       CL000097       New
...

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我们能看看你试过什么吗？请分享一个数据样本，而不是在你的问题中发布一个数据样本，而不是一张图片看起来与我过去问过的问题非常相似，看看这个答案，我有时喜欢使用assign，因为它会返回原始数据帧的副本，而不是使用类似于

df['Occurance']=…

的东西修改原始数据帧。它似乎可以工作，是否需要确认数据是否需要根据该操作之前的日期进行排序？@SaudMeethal Yes，如果要按时间顺序进行排序，则需要对其进行排序，否则只需从上到下使用数据帧中的第一个出现项，而不考虑排序。