pandas中按指定列分组生成每组从0重置计数的天数列

你需要的按分组维度重置计数器、按出现顺序标注0起始序号的需求，可以直接用pandas内置方法实现，不需要自定义循环，以下是可直接复用的实现方式：

推荐方案：groupby + cumcount（性能最优，适配原始数据顺序场景） #

cumcount()是pandas专门为分组场景设计的顺序计数函数，默认从0开始编号，每个新分组出现时自动重置计数器，完全匹配你的需求：

import pandas as pd

# 构造示例数据集
df = pd.DataFrame({
    'Group': ['a','a','a','b','b','b','c','c','c'],
    'Date': ['1/1/2022','1/2/2022','1/3/2022','1/1/2022','1/2/2022','1/3/2022','1/1/2022','1/2/2022','1/3/2022']
})

# 生成组内序号
df['Day'] = df.groupby('Group').cumcount()

注意：如果你的原始数据没有按日期排序，需要先做日期格式转换和排序，避免序号和日期顺序不匹配：

# 日期格式转换 + 按组、日期排序
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df = df.sort_values(by=['Group', 'Date']).reset_index(drop=True)
# 再生成序号
df['Day'] = df.groupby('Group').cumcount()

备选方案：rank 排序计数（适配严格按日期值编号的场景） #

如果原始数据行顺序混乱，需要严格按照日期值的先后顺序生成序号，可以用分组rank的方式实现，rank默认从1开始计数，减1即可得到0起始的序号：

df['Day'] = df.groupby('Group')['Date'].rank(method='first').astype(int) - 1

执行以上代码后，得到的结果和你给出的预期效果完全一致：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dominick Munson