Pandas 数据框中的重复计数答案

【问题标题】：Repeating Counts in Pandas Data FramePandas 数据框中的重复计数
【发布时间】：2018-03-01 05:01:01
【问题描述】：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
      'item':['a','b','c','d','e','f','g','h','i','k'],
      'counter':[1,2,3,1,2,3,1,2,3,1]
      })

鉴于这种结构，将df['counter'] 自动生成为整数的重复范围、循环 1、2 和 3 直到最后一行的最佳方法是什么？

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

你可以这样做：

df["counter_gen"] = df.index % 3 + 1

+1 会去掉零，因为 mod 从零开始，3 由你决定。

【讨论】：

【解决方案2】：

通过使用np.put

a=df.index.values
a
Out[637]: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], dtype=int64)
np.put(a,a,np.array([1,2,3]))
a
Out[639]: array([1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1], dtype=int64)
df['New']=a
df
Out[641]: 
   counter item  New
1        1    a    1
2        2    b    2
3        3    c    3
1        1    d    1
2        2    e    2
3        3    f    3
1        1    g    1
2        2    h    2
3        3    i    3
1        1    k    1

【讨论】：

put 是就地操作？如果您不复制索引，这是否也会替换数据帧的索引，如上所示？
@Jarad 是的，你是对的，我什至没有注意到，酷~
感谢分享put，我不熟悉！非常感谢。
@Jarad nope，你比我好，没有你的输入我什至没有注意到这是就地操作欢呼

【解决方案3】：

如果性能至关重要，您可以使用类似的东西

np.repeat([[1, 2, 3]], len(df)/3 + 1, 0).ravel()

对于长度为 10^6 的数据帧，生成速度大约比（更优雅的）df.index % 3 快 8 倍。

【讨论】：