Python 熊猫：列举每组中的项目

我有一个像

    id   chi  prop   ord 
0   100   L    67     0 
1   100   L    68     1 
2   100   L    68     2 
3   100   L    68     3 
4   100   L    70     0 
5   100   L    71     0 
6   100   R    67     0 
7   100   R    68     1 
8   100   R    68     2 
9   100   R    68     3 
10  110   R    70     0 
11  110   R    71     0 
12  101   L    67     0 
13  101   L    68     0 
14  101   L    69     0 
15  101   L    71     0 
16  101   L    72     0 
17  201   R    67     0 
18  201   R    68     0 
19  201   R    69     0

当（

prop

、

chi

和

id

）都具有相同的值时，

ord

基本上给出了条目的顺序。但这不是我想要的。相反，我希望能够枚举

{（id，chi）}

中从0到n的每个组g的条目，其中n是组g的大小。所以我想得到一个

    id   chi  prop   count 
0   100   L    67     0 
1   100   L    68     1 
2   100   L    68     2 
3   100   L    68     3 
4   100   L    70     4 
5   100   L    71     5 
6   100   R    67     0 
7   100   R    68     1 
8   100   R    68     2 
9   100   R    68     3 
10  110   R    70     0 
11  110   R    71     1 
12  101   L    67     0 
13  101   L    68     1 
14  101   L    69     2 
15  101   L    71     3 
16  101   L    72     4 
17  201   R    67     0 
18  201   R    68     1 
19  201   R    69     2

我想知道是否有一种简单的方法可以使用

pandas

实现这一点。下面的内容非常接近，但感觉太复杂了，出于某种原因，它不允许我将结果数据帧与原始数据帧连接起来

(df.groupby(['id', 'chi'])
   .apply(lambda g: np.arange(g.shape[0]))
   .apply(pd.Series, 1)
   .stack()
   .rename('counter')
   .reset_index()         
   .drop(columns=['level_2']))

编辑：第二种方式当然是

for

循环方式，但我正在寻找比以下方式更“Pythonic”的方式：

R使用

tidyverse

软件包有一个非常简单的方法来实现这种行为，但是我还没有找到一个很好的方法来实现

pandas

的同样效果。非常感谢您提供的任何帮助

cumcount

---

defaultdict

和

count

cumcount

---

defaultdict

和

count

---

查看groupby cumcount

df['count']=df.sort_值（['prop'，'ord']）.groupby（['id'，'chi']）.cumcount（）

查看groupby cumcount

df['count']=df.sort_值（['prop'，'ord']）.groupby（['id'，'chi']）.cumcount（）

for gname, idx in df.groupby(['id','chi']).groups.items():
    tmp = df.loc[idx]
    df.loc[idx, 'counter'] = np.arange(tmp.shape[0])

df.assign(ord=df.groupby(['id', 'chi']).cumcount())

     id chi  prop  ord
0   100   L    67    0
1   100   L    68    1
2   100   L    68    2
3   100   L    68    3
4   100   L    70    4
5   100   L    71    5
6   100   R    67    0
7   100   R    68    1
8   100   R    68    2
9   100   R    68    3
10  110   R    70    0
11  110   R    71    1
12  101   L    67    0
13  101   L    68    1
14  101   L    69    2
15  101   L    71    3
16  101   L    72    4
17  201   R    67    0
18  201   R    68    1
19  201   R    69    2

from itertools import count
from collections import defaultdict

d = defaultdict(count)

df.assign(ord=[next(d[t]) for t in zip(df.id, df.chi)])

     id chi  prop  ord
0   100   L    67    0
1   100   L    68    1
2   100   L    68    2
3   100   L    68    3
4   100   L    70    4
5   100   L    71    5
6   100   R    67    0
7   100   R    68    1
8   100   R    68    2
9   100   R    68    3
10  110   R    70    0
11  110   R    71    1
12  101   L    67    0
13  101   L    68    1
14  101   L    69    2
15  101   L    71    3
16  101   L    72    4
17  201   R    67    0
18  201   R    68    1
19  201   R    69    2