如何在Pandas中按id分组、排序并为日期添加编号？

需求说明 #

需要对数据表按id分组，每组内依据number of purchases升序排序，同时给每组添加从1开始的连续编号列rang。

实现步骤与代码 #

1. 构造示例数据
   先将你提供的原始数据转换为Pandas DataFrame：

   import pandas as pd
   
   data = {
       'id': [1, 2, 3, 1, 1, 2, 2, 2, 3],
       'sales_day': ['Monday', 'Monday', 'Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Friday', 'Tuesday'],
       'number of purchases': [100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180]
   }
   df = pd.DataFrame(data)
   

2. 分组排序并生成序号
   先按id和number of purchases排序，确保每组内的顺序符合要求；再通过分组后使用cumcount()生成组内序号（加1让编号从1开始）：

   # 按id分组，组内按购买数升序排序
   df_sorted = df.sort_values(by=['id', 'number of purchases'])
   # 添加rang列，每组编号从1开始
   df_sorted['rang'] = df_sorted.groupby('id').cumcount() + 1
   # 调整列顺序，让rang列在最后
   df_result = df_sorted[['id', 'sales_day', 'number of purchases', 'rang']]
   

3. 查看最终结果
   打印df_result即可得到你期望的输出：

   id sales_day  number of purchases  rang
   0    1    Monday                  100     1
   3    1   Tuesday                  130     2
   4    1 Wednesday                  140     3
   1    2    Monday                  110     1
   5    2   Tuesday                  150     2
   6    2 Wednesday                  160     3
   7    2    Friday                  170     4
   2    3    Monday                  120     1
   8    3   Tuesday                  180     2
   

关键逻辑说明 #

• sort_values(by=['id', 'number of purchases'])：先按id分组排序，再在每组内按购买数升序排列，保证后续编号的顺序正确。
• groupby('id').cumcount() + 1：cumcount()会对每个分组内的行从0开始计数，加1后得到从1起始的连续编号。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mike Silver