Python 在列不同的位置分组

我有一个数据帧df，看起来像：

df = {'quarter':['Q1','Q1','Q1','Q2','Q2','Q2','Q3','Q3','Q3','Q4','Q4','Q4'],
         'id':[1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,3],
         'score':['DD','DD','DD','D','DD','DD','D','D','D','D','D','D']

         }



   quarter  id   score
0       Q1   1      DD
1       Q1   2      DD
2       Q1   3      DD
3       Q2   1       D
4       Q2   2      DD
5       Q2   3      DD
6       Q3   1       D
7       Q3   2       D
8       Q3   3       D
9       Q4   1       D
10      Q4   2       D
11      Q4   3       D

   count
Q1    
Q2    1
Q3    2
Q4    0

我正在尝试按id计算每个季度的分数，每个季度的分数不同。例如，如果一个id在第1季度的得分是DD，而该id在第2季度的得分是D，那么该id将在第2季度被计算在内。因此，最后我有一个输出，如下所示：

df = {'quarter':['Q1','Q1','Q1','Q2','Q2','Q2','Q3','Q3','Q3','Q4','Q4','Q4'],
         'id':[1,2,3,1,2,3,1,2,3,1,2,3],
         'score':['DD','DD','DD','D','DD','DD','D','D','D','D','D','D']

         }



   quarter  id   score
0       Q1   1      DD
1       Q1   2      DD
2       Q1   3      DD
3       Q2   1       D
4       Q2   2      DD
5       Q2   3      DD
6       Q3   1       D
7       Q3   2       D
8       Q3   3       D
9       Q4   1       D
10      Q4   2       D
11      Q4   3       D

   count
Q1    
Q2    1
Q3    2
Q4    0

第一季度没有计算值，因为没有上一季度可比较

我尝试过groupby，但在前几个季度无法为特定id计算分数

df.groupby(['quarter','id']).size().reset_index().groupby('Quarter').count()

首先按轴重塑形状，将移位值与ne进行比较以确定是否不相等，并按总和计算Trues值，最后将First值设置为NaN：

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谢谢@jezrael。当我实施您的解决方案时，我得到了：Q1 NaN Q2 3.0 Q3.0 Q4 3.0数据类型：float64您能想出这样做的原因吗？@Stacey-使用示例数据？分数是浮动的吗？还是字符串？谢谢，它们是字符串问题是样本数据？Doh，很抱歉，分配的数据帧不正确。谢谢你的帮助！