python - 按组运行重复值的计数

Question

我是 Pandas 的新手并被卡住了，感谢任何帮助。
我有以下数据集:

pd.DataFrame(np.array([[1,1,320], [1,1,320], [1,1,320], [1,1,320], [1,1,319], [1,1,319], [1,1,319], [1,1,319], [1,2,319], [1,2,319], [1,2,319]]), columns = ['PortID', 'FuelGroupID', 'Price'])

    PortID  FuelGroupID  Price
0        1            1    320
1        1            1    320
2        1            1    320
3        1            1    320
4        1            1    319
5        1            1    319
6        1            1    319
7        1            1    319
8        1            2    319
9        1            2    319
10       1            2    319

对于每个 PortID 和 FuelGroupID，我正在尝试对重复值进行运行计数 - 如果值发生变化，计数应该中断。
我已经能够通过使用以下代码实现计数:

df.groupby((df['Price'] != df['Price'].shift(1)).cumsum()).cumcount()

但是，这将逻辑应用于整个数据集，而我希望为 PortID 和 FuelGroupID 的每个新组合重置计数
所以预期的输出应该是

    PortID  FuelGroupID  Price Count
0        1            1    320     0
1        1            1    320     1
2        1            1    320     2
3        1            1    320     3
4        1            1    319     0
5        1            1    319     1
6        1            1    319     2
7        1            1    319     3
8        1            2    319     0
9        1            2    319     1
10       1            2    319     2

非常感谢您的帮助

Answer 1

您可以使用 df.ne 或 np.not_equal 然后使用 pd.Series.any 和 pd.Series.cumsum 这里。

s = df.ne(df.shift()).any(axis=1).cumsum()
# s = np.not_equal(df, df.shift()).any(axis=1).cumsum()
df['Count'] = s.groupby(s).cumcount()

    PortID  FuelGroupID  Price  Count
0        1            1    320      0
1        1            1    320      1
2        1            1    320      2
3        1            1    320      3
4        1            1    319      0
5        1            1    319      1
6        1            1    319      2
7        1            1    319      3
8        1            2    319      0
9        1            2    319      1
10       1            2    319      2