Pandas中根据另一列值的出现次数生成对应序号列的实现方法

你可以通过Pandas的分组累计计数功能直接实现需求，代码如下：

import pandas as pd

# 假设你当前操作的DataFrame变量名为df
df['colB'] = df.groupby('colA').cumcount() + 1
df['colB'] = df['colB'].astype(str).str.zfill(3)

也可以合并成一行写：

df['colB'] = df.groupby('colA').cumcount().add(1).astype(str).str.zfill(3)

• 先按colA字段分组，相同值的行会被划分到同一组
• cumcount()方法会对每组内的行按原始顺序从0开始计数，加1后就能得到从1开始的出现次序
• 最后将数字转为字符串，用zfill(3)方法补零到三位，就得到你要的colB格式

你可以用测试数据验证运行结果：

# 构造和你示例一致的测试数据
test_data = {'colA': ['BJ02', 'BJ02', 'CJ02', 'CJ03', 'CJ02', 'DJ01', 'DJ02', 'DJ07', 'DJ07', 'DJ07']}
df = pd.DataFrame(test_data)
df['colB'] = df.groupby('colA').cumcount().add(1).astype(str).str.zfill(3)
print(df)

运行后输出的结果和你给出的示例完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user14380579