我有一個這樣的資料框：
df = pd.DataFrame({
'idA': [11,25,11,45,11,25,35],
'idB': [30,40,45,20,30,40,90]
})
我想創建一個新列，包括每行關于idA和idB的唯一值。換句話說，每當一對出現在任何其他地方時，該值應該完全相同。但任何其他對 - 包括相反的一對 - 必須不同。為了克服這個問題，我想應用一個這樣的數學函式：
df['NewValue'] = df.min(axis=1)*(df['idA']*10 15*df['idB'])
# idA idB NewValue
# 11 30 6160
# 25 40 21250
# 11 45 8635
# 45 20 15000
# 11 30 6160
# 25 40 21250
# 35 90 59500
它似乎作業。但是按照這個，NewValue 可以取任何數字。我希望有一個簡單的遞增整數。對于這個例子：
NewValue = [1,2,3,4,1,2,5]
實際上，我有數千行。所以我也在尋求一個有效的解決方案。有什么辦法處理這個嗎？
uj5u.com熱心網友回復：
IIUC，您可以使用groupby ngroup：
df['NewValue'] = df.groupby(['idA','idB'], sort=False).ngroup().add(1)
輸出：
idA idB NewValue
0 11 30 1
1 25 40 2
2 11 45 3
3 45 20 4
4 11 30 1
5 25 40 2
6 35 90 5
uj5u.com熱心網友回復：
這是另一種使用方式pd.factorize()
(pd.factorize(df.to_records(index=False))[0] 1).tolist()
輸出：
[1, 2, 3, 4, 1, 2, 5]
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