如何为Pandas DataFrame按Campaign分组添加有序周次列（week#）

现有如下Pandas数据框：

import pandas as pd

d = {'campaign': ['Fresh', 'Fresh', 'Fresh', 'General', 'General', 'Grocery', 'Grocery', 'Grocery'], 
     'week': ['7-4-22', '7-11-22', '7-18-22', '5-2-22', '5-9-22', '2-7-22',' 2-14-22',' 2-21-22']}

df = pd.DataFrame(data=d)

需要实现：无需手动编码，新增一列week#，按每个campaign内的顺序统计周数，最终得到如下结果：

d = {'campaign': ['Fresh', 'Fresh', 'Fresh', 'General', 'General', 'Grocery', 'Grocery', 'Grocery'], 
     'week': ['7-4-22', '7-11-22', '7-18-22', '5-2-22', '5-9-22', '2-7-22',' 2-14-22',' 2-21-22'], 
     'week#':[1,2,3,1,2,1,2,3] }

df = pd.DataFrame(data=d)

且week#需要作为序数变量。

解决方案 #

可以用Pandas的groupby()结合cumcount()方法快速实现，同时将结果转为序数类型，步骤如下：

完整代码 #

import pandas as pd

# 初始化原始数据框
d = {'campaign': ['Fresh', 'Fresh', 'Fresh', 'General', 'General', 'Grocery', 'Grocery', 'Grocery'], 
     'week': ['7-4-22', '7-11-22', '7-18-22', '5-2-22', '5-9-22', '2-7-22',' 2-14-22',' 2-21-22']}
df = pd.DataFrame(data=d)

# 按campaign分组生成从1开始的周序号
df['week#'] = df.groupby('campaign').cumcount() + 1

# 将week#转为序数变量，确保系统识别其顺序关系
df['week#'] = pd.Categorical(df['week#'], ordered=True, categories=sorted(df['week#'].unique()))

# 查看最终结果
print(df)

代码说明 #

• df.groupby('campaign').cumcount()：对每个campaign分组内的行按现有顺序从0开始计数，加1后得到从1起始的周序号，完全匹配需求格式
• pd.Categorical(..., ordered=True)：将列转为序数类型，后续做统计分析时，系统会识别其顺序逻辑（1<2<3），而非普通无顺序的分类变量

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GioC