计算熊猫数据框列的累计计数答案

【问题标题】：Calculate cumulative count of a pandas dataframe column计算熊猫数据框列的累计计数
【发布时间】：2022-11-14 04:24:50
【问题描述】：

我创建了这个熊猫数据框：

import numpy as np
import pandas as pd

ds = {"col1":[1,2,3,2,2,2,3,4,1,0,0,0,0,0,1,2,3,5]}

df = pd.DataFrame(data=ds)

看起来像这样：

我需要创建一个新列 (col2)，其中包含 col1 中值的累积计数。因此，生成的数据框将如下所示：

请问有人知道怎么做吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe cumulative-frequency

【解决方案1】：

import numpy as np
import pandas as pd

ds = {"col1": [1, 2, 3, 2, 2, 2, 3, 4, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 2, 3, 5]}

df = pd.DataFrame(data=ds)

print(df)
df["cumsum"] = df["col1"].cumsum()

print(df)

【讨论】：

【解决方案2】：

考虑在groupby() 之后使用cumcount()。添加+1 以从 1 而不是 0 开始计数：

df['col2'] = df.groupby('col1').cumcount()+1

回报：

    col1  col2
0      1     1
1      2     1
2      3     1
3      2     2
4      2     3
5      2     4
6      3     2
7      4     1
8      1     2
9      0     1
10     0     2
11     0     3
12     0     4
13     0     5
14     1     3
15     2     5
16     3     3
17     5     1

【讨论】：

【解决方案3】：

恰好有一个grouby.cumcount 函数：

df['col2'] = df.groupby('col1').cumcount().add(1)

【讨论】：

【解决方案4】：

您可以使用：

df['col2']=df.groupby(['col1']).cumcount() + 1

【讨论】：