如何按首次出现顺序为Pandas多重复行分配对应数值？

我有如下DataFrame：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Col1': ['A', 'A', 'C', 'A', 'C','B','A','B']})

希望生成Col2列，该列不按字母顺序，而是按元素首次出现的顺序分配数值，预期结果如下：

df = pd.DataFrame({'Col1': ['A', 'A', 'C', 'A', 'C','B','A','B'],
                   'Col2': [1, 1, 2, 1, 2, 3, 1, 3]})

我尝试了以下代码：

df['Col2'] = df.groupby(['Col1']).ngroup()

但得到的结果与预期不符，实际输出如下：

方法1：使用pd.factorize() #

pd.factorize()会按元素首次出现的顺序生成对应标签，默认从0开始，加1即可得到预期的1、2、3序列：

df['Col2'] = pd.factorize(df['Col1'])[0] + 1

方法2：使用Categorical类型 #

先提取Col1中元素首次出现的唯一值顺序，再将列转为分类类型并提取编码，最后加1：

# 获取元素首次出现的顺序
unique_order = df['Col1'].unique()
df['Col2'] = pd.Categorical(df['Col1'], categories=unique_order).codes + 1

两种方法都能生成符合预期的Col2列，按A→C→B的首次出现顺序分配1、2、3编号。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cndze