如何基于DataFrame列按指定记录数生成递增rank值？

需求：生成"rank"列，该列每N条记录递增1（N可自定义，示例中N=2），示例数据表如下：

解决方案 #

以下是几种Python Pandas的实现方式：

方法1：整数除法实现固定间隔

假设间隔为interval=2，通过对索引做整数除法生成rank列：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Months': range(1,9)})
interval = 2
df['rank'] = (df.index // interval) + 1

说明：索引从0开始，df.index // interval会让每interval条记录得到相同整数，加1后得到从1开始递增的rank值。

方法2：groupby+ngroup实现固定间隔

也可通过分组方式生成：

interval = 2
df['rank'] = df.groupby(df.index // interval).ngroup() + 1

方法3：处理动态间隔

如果间隔不是固定值（比如间隔列表为intervals=[2,3,1,2]，即前2条rank=1、接下来3条rank=2，依此类推），可以用如下方式：

intervals = [2,3,1,2]
rank_list = []
current_rank = 1
for cnt in intervals:
    rank_list.extend([current_rank]*cnt)
    current_rank += 1
df['rank'] = rank_list[:len(df)]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Michael Zeng