重命名数据框中的相同标签

【问题标题】：Renaming same labels in a dataframe重命名数据框中的相同标签
【发布时间】：2019-04-01 02:38:26
【问题描述】：

我现在没有可用的代码，也无法发布；但是，我为数据框执行了 .drop_duplicates 方法，并且有多个具有相同标签的行。如何重命名标签，以使名称“Terry”更改为“Terry 1”、“Terry 2”、“Terry 3”等？

这是一些模拟代码：

series1 = ['M','M','S','S','S','T','T']
series2 = [1,2,1,1,3,4,4]
series3 = [2,4,2,2,2,2,2]
data = pd.DataFrame.from_dict({'Name':series1,'Number 1': series2,'Number 2':series3})

我正在尝试将名称更改为 M_0、M_1、S_0、S_1、S_0 等...根据它是否与以前的标签匹配

【问题讨论】：

“我现在没有可用的代码，我无法发布它”然后请不要发布您的问题，直到您这样做。
我很抱歉，但我实际上无法发布我的代码。

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

也许这会有所帮助。我的样本df：

       col2
col1       
Jack      1
Terry     2
Paul      3
Terry     4
Terry     5

然后我会将索引放在一个列表中，并使用 Jochen Ritzel 在this 解决方案中的函数来处理重复项（我修改了他的函数，在重复索引后添加了一个数字）。

函数在这里：

def rename_duplicates(old): 
        seen = {} 
        for x in old: 
            if x in seen: 
                seen[x] += 1 
                yield "%s%d" % (x, seen[x]) 
            else: 
                seen[x] = 0 
                yield x

然后存储新的索引：

new_index = list(rename_duplicates(indexList))

现在您所要做的就是将当前 df 中的索引更改为新的索引，如下所示：

df.reset_index(drop=True, inplace=True)
df.index = new_index

【讨论】：