如何根据另一列的顺序添加包含顺序计数的列？答案

【问题标题】：How to add a column containing sequential counts based on the order of another column?如何根据另一列的顺序添加包含顺序计数的列？
【发布时间】：2021-10-02 21:09:58
【问题描述】：

我有一个如下的数据框：

data = [["Item_1", '2020-06-01'], ["Item_1", "2021-05-01"], ["Item_1", '2019-02-10'],
       ["Item_2", '2020-04-01'], ["Item_2", "2018-05-01"]]

df = pd.DataFrame(data, columns=["Item_ID", "Dates"])

Item ID   Dates
Item_1    2020-06-01
Item_1    2020-05-01
Item_1    2019-02-10
Item_2    2020-04-01
Item_2    2018-05-01

我希望添加一个包含基于日期顺序的计数的列。因此该表如下所示，其中Dates 列被重新排序，而计数列反映了Item ID 的日期顺序：

Item ID   Dates       Count
Item_1    2019-02-10    1
Item_1    2020-05-01    2
Item_1    2020-06-01    3
Item_2    2016-02-10    1
Item_2    2018-05-01    2

是否有不依赖groupby 操作的方法来执行此操作，以便使用此新列更新原始数据框？

【问题讨论】：

1.你对 groupby 有什么看法？ 2.count应该代表什么？
我想我并不反对 groupby，我更希望将此列添加到原始数据框中，但实际上我认为按照我的意图，groupby 会很好。 count 代表订单 - 所以 1 表示它是与商品关联的第一个日期，依此类推。

标签： python pandas group-by

【解决方案1】：

试试

df = df.sort_values(['Item ID','Dates'])
df['int'] = df.groupby('Item ID').cumcount()+1

【讨论】：