python - 添加带有计数的列

Question

我有一个看起来像这样的 pandas 数据框:

d = {'device' : ['D1', 'D1', 'D1', 'D1', 'D1', 'D2', 'D2', 'D2', 'D2', 'D2',],
     'interval' : ['Day 1', 'Day 1', 'Day 1', 'Day 2', 'Day 2', 'Day 2', 'Day 3', 'Day 3', 'Day 3', 'Day 3'],
     'data' : np.random.rand(10) }

df = pd.DataFrame(d)
df.set_index(['device','interval'], inplace=True)
print(df)

                   data
device interval          
D1     Day 1     0.087297
       Day 1     0.849820
       Day 1     0.577146
       Day 2     0.027389
       Day 2     0.469095
D2     Day 2     0.685370
       Day 3     0.988979
       Day 3     0.092372
       Day 3     0.578315
       Day 3     0.052130

我想添加一个列来计算每个设备的 inverval 出现次数。例如，我希望结果如下所示。

                   data    count
device interval          
D1     Day 1     0.087297    1
       Day 1     0.849820    2
       Day 1     0.577146    3
       Day 2     0.027389    1
       Day 2     0.469095    2
D2     Day 2     0.685370    1
       Day 3     0.988979    1
       Day 3     0.092372    2
       Day 3     0.578315    3
       Day 3     0.052130    4

Answer 1

您可以通过 group 添加计数列索引级别并使用 transform应用调用 rank 的 lambda在每个分组上使用参数 method='dense' 和 ascending=False`:

In [15]:
df['count'] = df.groupby(level=[0,1]).transform(lambda x: x.rank(method='dense', ascending=False))
df

Out[15]:
                     data  count
device interval                 
D1     Day 1     0.442826      1
       Day 1     0.307261      2
       Day 1     0.040172      3
       Day 2     0.489025      1
       Day 2     0.210805      2
D2     Day 2     0.335703      1
       Day 3     0.659730      1
       Day 3     0.658278      2
       Day 3     0.296398      3
       Day 3     0.218484      4