如何修正Pandas分组计数器的计数方向以获取正序结果？

我需要修正Pandas分组计数器的计数方向，当前实现得到的是倒序结果，具体情况如下：

原DataFrame（adf）结构： #

当前使用的代码： #

bdf = (adf.assign(col=adf.groupby('Visit - ID').cumcount()+1)
   .set_index(['Visit - ID','col'])
   .unstack('col')
   .sort_index(level=(1,0), axis=1)
)

bdf.columns = [f'{x}{y}' for x,y in bdf.columns]

运行后错误输出： #

目标输出： #

解决方案 #

问题根源在于sort_index(level=(1,0), axis=1)的排序层级顺序错误，导致列被反向排列。cumcount()本身是按行顺序正序计数的，只需调整列排序逻辑即可。

方案1：修正列排序层级 #

将排序层级从(1,0)改为(0,1)，先按原始列名（如Pos）排序，再按计数col排序：

bdf = (adf.assign(col=adf.groupby('Visit - ID').cumcount()+1)
   .set_index(['Visit - ID','col'])
   .unstack('col')
   .sort_index(level=(0,1), axis=1)  # 修正排序层级顺序
)

bdf.columns = [f'Col{y}' for x,y in bdf.columns]  # 匹配目标输出的列名格式

方案2：移除多余的列排序步骤 #

unstack('col')执行后，列已经按col的正序排列，无需额外排序，直接重命名列即可：

bdf = (adf.assign(col=adf.groupby('Visit - ID').cumcount()+1)
   .set_index(['Visit - ID','col'])
   .unstack('col')
)

bdf.columns = [f'Col{y}' for x,y in bdf.columns]

额外优化（可选） #

如果原始数据中Pos列的顺序与行顺序不一致，建议先按Visit - ID和Pos排序，确保计数与Pos的逻辑顺序一致：

bdf = (adf.sort_values(['Visit - ID', 'Pos'])  # 先按分组键和Pos排序
   .assign(col=lambda df: df.groupby('Visit - ID').cumcount()+1)
   .set_index(['Visit - ID','col'])
   .unstack('col')
)

bdf.columns = [f'Col{y}' for x,y in bdf.columns]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lazarus