Python 如何使用groupby在组上添加顺序计数器列

我觉得有比这更好的方法：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    [['A', 'X', 3], ['A', 'X', 5], ['A', 'Y', 7], ['A', 'Y', 1],
     ['B', 'X', 3], ['B', 'X', 1], ['B', 'X', 3], ['B', 'Y', 1],
     ['C', 'X', 7], ['C', 'Y', 4], ['C', 'Y', 1], ['C', 'Y', 6]],
    columns=['c1', 'c2', 'v1'])
def callback(x):
    x['seq'] = range(1, x.shape[0] + 1)
    return x
df = df.groupby(['c1', 'c2']).apply(callback)
print df

为实现这一目标：

   c1 c2  v1  seq
0   A  X   3    1
1   A  X   5    2
2   A  Y   7    1
3   A  Y   1    2
4   B  X   3    1
5   B  X   1    2
6   B  X   3    3
7   B  Y   1    1
8   C  X   7    1
9   C  Y   4    1
10  C  Y   1    2
11  C  Y   6    3

有没有避免回调的方法？

使用

cumcount（）

，请参阅文档

如果您希望从1开始订购

In [5]: df.groupby(['c1', 'c2']).cumcount()+1
Out[5]: 
0     1
1     2
2     1
3     2
4     1
5     2
6     3
7     1
8     1
9     1
10    2
11    3
dtype: int64

这可能有用

df = df.sort_values(['userID', 'date'])
grp = df.groupby('userID')['ItemID'].aggregate(lambda x: '->'.join(tuple(x))).reset_index()
print(grp)

它将创建这样的序列

---

如何将计数添加为一个额外的列？@Boris Use

df['seq']=df.groupby（['c1'，'c2']）.cumcount（）

不是OP，但非常感谢您的回答。假设

cumcount（）

的结果始终与原始数据帧具有相同的长度，并且您按要进行cumcount的列分组，这样安全吗？@BowenLiu似乎是一个非常安全的假设，因为我们正在计算行数

df = df.sort_values(['userID', 'date'])
grp = df.groupby('userID')['ItemID'].aggregate(lambda x: '->'.join(tuple(x))).reset_index()
print(grp)