Pandas でグループ化されたデータにシーケンシャル カウンター列を効率的に追加する方法

Pandas DataFrame のグループにシーケンシャル カウンター列を追加する

データ ラングリングのコンテキストでは、シーケンシャル カウンターを追加する一般的なタスクがあります。列をパンダ データフレーム内のグループに追加します。 1 つのアプローチは、これまでに示したようにコールバック関数を使用することです。

def callback(x):
    x['seq'] = range(1, x.shape[0] + 1)
    return x

この方法は機能しますが、別の関数を定義する必要があり、面倒になる可能性があります。より簡潔で洗練された解決策は、cumcount() メソッドを利用することです。

df.groupby(['c1', 'c2']).cumcount()

このメソッドは、各グループの累積カウントを計算し、グループ内の各行に連続番号を効果的に割り当てます。たとえば、次のデータフレームを考えてみます。

c1 と c2 でグループ化されたこのデータフレームにcumcount() を適用すると、次の結果が生成されます。

代わりに 1 から順序付けを開始します。 0 の場合は、cumcount() の結果に 1 を加算するだけです:

df.groupby(['c1', 'c2']).cumcount() + 1

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