考虑顺序对熊猫列执行累积计数答案

【问题标题】：Perform cumulative count on a pandas column taking order into account考虑顺序对熊猫列执行累积计数
【发布时间】：2019-01-07 18:39:12
【问题描述】：

我有一个熊猫数据框

pd.DataFrame(columns=["A", "B"], data=[['id1','a'],['id1','a'], ['id1','a'], ['id1','b'], ['id1','b'], ['id1','a'], ['id1','a'], ['id2','c'], ['id2','c'],  ['id2','a'],  ['id2','c']])

    A   B
0   id1 a
1   id1 a
2   id1 a
3   id1 b
4   id1 b
5   id1 a
6   id1 a
7   id2 c
8   id2 c
9   id2 a
10  id2 c

考虑到顺序，我想做一个分组，让我在 B 列中出现的累积总和

    A   B   C
0   id1 a   3
1       b   2
2       a   2
3   id2 c   2
4       a   1
5       c   1

【问题讨论】：

标签： python python-3.x python-2.7 pandas pandas-groupby

【解决方案1】：

您可以使用itertools.groupby 后跟列表理解。这是因为，与 Pandas GroupBy 不同，itertools 版本不会聚合不相邻的类似元素。

from itertools import groupby

grouper = groupby(zip(df['A'], df['B']))
res = [(i1, i2, len(list(j))) for (i1, i2), j in grouper]

df = pd.DataFrame(res, columns=['A', 'B', 'C'])

print(df)

     A  B  C
0  id1  a  3
1  id1  b  2
2  id1  a  2
3  id2  c  2
4  id2  a  1
5  id2  c  1

【讨论】：