python - 如何根据一组行在 Pandas DataFrame 中创建一个新列

Question

我有以下数据框:

import pandas as pd
cols = 'id,seq,msg'.split(',')

data = [
        ['001',1,'abc aaa'],
        ['001',2,'bcd bbb'],
        ['001',3,'cde ccc'],
        ['001',1,'def ddd'],
        ['001',2,'efg eee'],
        ['001',3,'fgh fff'],
        ['001',4,'ghi ggg'],
        ['002',1,'hij hhh'],
        ['002',2,'ijk iii'],
        ['002',3,'jkl jjj']
]
df = pd.DataFrame(data,columns=cols)
print(df)

输出:

    id  seq      msg
0  001    1  abc aaa
1  001    2  bcd bbb
2  001    3  cde ccc
3  001    1  def ddd
4  001    2  efg eee
5  001    3  fgh fff
6  001    4  ghi ggg
7  002    1  hij hhh
8  002    2  ijk iii
9  002    3  jkl jjj

如何获得如下输出:

    id  seq      msg msg_num
0  001    1  abc aaa     1
1  001    2  bcd bbb     1
2  001    3  cde ccc     1
3  001    1  def ddd     2
4  001    2  efg eee     2
5  001    3  fgh fff     2
6  001    4  ghi ggg     2
7  002    1  hij hhh     3
8  002    2  ijk iii     3
9  002    3  jkl jjj     3

在上面的数据框中，id#001下有两条消息，id#002下有一条消息。seq字段排在id字段之后。多行 msg 字段创建一条消息。每当新消息开始时，seq # 都会发生变化。

Answer 1

国际联合会

df.seq.diff().lt(0).cumsum().add(1)
Out[203]: 
0    1
1    1
2    1
3    2
4    2
5    2
6    2
7    3
8    3
9    3
Name: seq, dtype: int64