Pandas DataFrame グループにシーケンシャル カウンター列を効率的に追加する方法
コールバックを使用せずにグループのシーケンシャル カウンター列を Pandas データフレームに追加する
提供された Python コードは、シーケンシャル カウンターを追加する 1 つの方法を示しています。特定の列 ('c1' および 'c2') に沿って groupby 操作を実行し、カスタム プロパティを適用することにより、列 (seq) をデータフレームに追加します。 関数。ただし、コールバックを必要とせずにこの結果を達成するには、より効率的なアプローチがある可能性があります。
もう 1 つの方法は、cumcount() 関数を利用することです。これは、グループ内で連続した番号を生成する便利な方法です。改善されたソリューションは次のとおりです。
df['seq'] = df.groupby(['c1', 'c2']).cumcount() + 1
この行は、「seq」という名前の新しい列をデータフレームに追加します。これには、「c1」列と「c2」列で定義された各グループの連続番号が含まれます。 Cumcount() 関数は指定されたグループに沿って適用され、結果は 0 ではなく 1 からカウントを開始するために 1 シフトされます。
変更されたデータフレームの出力は次のとおりです:
c1 c2 v1 seq 0 A X 3 1 1 A X 5 2 2 A Y 7 1 3 A Y 1 2 4 B X 3 1 5 B X 1 2 6 B X 3 3 7 B Y 1 1 8 C X 7 1 9 C Y 4 1 10 C Y 1 2 11 C Y 6 3
cumcount() を使用すると、シーケンシャル カウンター列が元のデータフレームの所定の位置に追加され、コールバック関数の必要性がなくなり、コードが簡素化されます。
以上がPandas DataFrame グループにシーケンシャル カウンター列を効率的に追加する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
