如何为美国国会议员DataFrame添加连任判断列？

可以通过Pandas的分组（groupby）功能快速实现需求，以下提供两种简洁方法：

方法一：基于组内最大届次判断 #

核心逻辑：对每位议员的所有届次，判断当前届次是否小于该议员的最大届次——如果是，说明存在后续届次，标记为1；否则标记为0。

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = {
    '姓名': ['Sen Tom', 'Sen Tom', 'Sen Tom', 'Sen Jack', 'Sen Jill', 'Sen Jill', 'Sen Dave', 'Sen Dave'],
    '届次（session）': [115, 116, 117, 115, 116, 117, 116, 117]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算每个议员的最大届次，并映射到每一行
max_session_per_member = df.groupby('姓名')['届次（session）'].transform('max')
# 生成是否连任列
df['是否连任？'] = (df['届次（session）'] < max_session_per_member).astype(int)

print(df)

方法二：基于下一届存在性判断 #

核心逻辑：按议员和届次排序后，检查当前行的下一行是否属于同一位议员（即是否有下一届），存在则标记为1，否则为0。

import pandas as pd

# 构造示例数据
data = {
    '姓名': ['Sen Tom', 'Sen Tom', 'Sen Tom', 'Sen Jack', 'Sen Jill', 'Sen Jill', 'Sen Dave', 'Sen Dave'],
    '届次（session）': [115, 116, 117, 115, 116, 117, 116, 117]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 按姓名和届次排序
df = df.sort_values(by=['姓名', '届次（session）'])
# 检查同组下一行是否存在（即是否有下一届）
df['是否连任？'] = df.groupby('姓名')['届次（session）'].shift(-1).notna().astype(int)

print(df)

两种方法均可输出你期望的结果：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lwe