Python 在df列中匹配名称，然后添加一个数字以将其配对

我有一个有两列的df。目标是从

名称

列中读取，并在

配对

列中添加一个数字，但如果有多个相同的名称，则它们将获得相同的数字。例如：

Name    | Pairing  
-----------
Charles |1   
Scott   |2   
Scott   |2   
Anne    |3   
Anne    |3
Anne    |3
Bart    |4

我试过使用

str.replace

，但我相信我只能使用关键词。任何关于如何解决这一问题的建议都将不胜感激。谢谢大家!

编辑：

所以我做了一些调整，现在我尝试在混合中添加第三列：

Name    | type  |      Pairing 
---------------------------
Charles |Circle      | 1
Scott   |Square      | 2
Scott   |Triangle    | 3
Anne    |Rectangle   | 4
Anne    |Rectangle   | 4
Anne    |Oval        | 5
Bart    |Octagon     | 6

我试图在

配对

列中获得结果，因此只要

名称

和

类型

中的匹配项得到相同的数值

我已经尝试了这个

df['Pairing']=pd.factorize（df['Name'].str[:6]）[0]+pd.factorize（df['type'].str[:6]）[0]

这是一种可行的方法，但并没有给我准确的结果

---

是否也可以在1而不是0开始factorize索引？

这是

factorize

：

df['Pairing'] = pd.factorize(df['Name'])[0]

---

谢谢你！如果我想匹配name列中字符串的前几个字符，这个方法可以工作吗？假设我有

Scott

和

Scott2

我希望它们有相同的数字，您需要提取这几个字符。例如，

df['Name'].str[:5]

将为您提供前五个字符，

df['Name'].str.extract（'^（[\D]+）[0]'）

将提取第一个非数字字符。再次感谢，我还有一些事情要做，但这是一个很好的起点！