Python实现分组内位置按顺序映射为location组的方法

你需要在每个place_id分组内，基于现有position的顺序生成连续的location编号，以下是可行的步骤：

步骤1：将结果转换为DataFrame（便于操作） #

你的filterd_df是一个多级索引的Series，先重置索引转为DataFrame，并给计数列命名：

# 重置索引，把多级索引转为列，计数列命名为counts
result_df = filterd_df.reset_index(name='counts')

步骤2：按place_id分组生成location编号 #

使用groupby结合cumcount()，在每个place_id组内按原有顺序生成从1开始的编号：

# cumcount()从0开始计数，加1得到从1开始的location编号
result_df['location'] = result_df.groupby('place_id').cumcount() + 1

步骤3：（可选）恢复多级索引格式 #

如果需要保持和原输出类似的结构，可重新设置多级索引：

final_result = result_df.set_index(['place_id', 'location'])['counts']

最终final_result的输出如下：

place_id  location
1         1          1234
          2          7000
          3          8000
          4         10000
2         1          4111
          2          9875
          3          9900
          4          1000
Name: counts, dtype: int64

为什么之前的尝试没成功？ #

大概率是直接在多级索引的Series上操作cumcount()时，没有正确指定分组层级。转为DataFrame后，按place_id列分组会更直观，不容易出错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ben Dover