python - 创建一个新列，将相同的索引分配给Pandas DataFrame中的重复值

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如何生成一个列出重复值的新列？例如，我的数据框是:

id    color

123   white
123   white
123   white
345   blue
345   blue
678   red

这是所需的输出:

#    id   color

1   123   white
1   123   white
1   123   white 
2   345   blue
2   345   blue
3   678   red

最佳答案

用factorize检查

df['#']=df.id.factorize()[0]+1
df
    id  color  #
0  123  white  1
1  123  white  1
2  123  white  1
3  345   blue  2
4  345   blue  2
5  678    red  3

另一种方法

df.groupby('id').ngroup()+1
0    1
1    1
2    1
3    2
4    2
5    3
dtype: int64

要将其添加到第一个位置:

df.insert(loc=0, column='#', value=df.id.factorize()[0]+1)
df
   #   id  color 
0  1  123  white  
1  1  123  white  
2  1  123  white  
3  2  345   blue  
4  2  345   blue  
5  3  678    red  

关于python - 创建一个新列，将相同的索引分配给Pandas DataFrame中的重复值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/62493590/

上一篇：python - 预提交安装在哪里 "environments"？

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SQL NOT IN 语句不使用索引检索数据

Answer 1

用factorize检查

df['#']=df.id.factorize()[0]+1
df
    id  color  #
0  123  white  1
1  123  white  1
2  123  white  1
3  345   blue  2
4  345   blue  2
5  678    red  3

另一种方法

df.groupby('id').ngroup()+1
0    1
1    1
2    1
3    2
4    2
5    3
dtype: int64

要将其添加到第一个位置:

df.insert(loc=0, column='#', value=df.id.factorize()[0]+1)
df
   #   id  color 
0  1  123  white  
1  1  123  white  
2  1  123  white  
3  2  345   blue  
4  2  345   blue  
5  3  678    red