Блог

Я написал следующую функцию для добавления индексов к дубликатам в серии:

( ["foo", "foo", "foo", "bar", "bar"] становится ["foo 1", "foo 2", "foo 3", "bar 1", "bar 2"] )

 def indexer(series):
  all_labels = []
  for title in set(series): 
    label = []
    i = 0
    while i < len(series): 
      if title == series.iloc[i]:
        label.append(title)
      i  = 1
    all_labels.append(label)
  final = []
  for item in all_labels:
    if len(item) > 1:
      for i, label in enumerate(item):
        final.append(label   " "   str(i 1))
    else:
      final.append(item[0])
  return final
  

Очевидно, что есть лучший и более чистый способ сделать это, вероятно, используя Pandas groupby и agg (хотя я не уверен, как они ведут себя с одной серией вместо df). Не мог бы кто-нибудь, пожалуйста, пролить свет на то, как это сделать? Спасибо

Если это фрейм данных, который вы можете использовать groupby для поиска совокупного количества, которое является меткой, которую вы хотите объединить со всеми вашими строками, и обратите внимание, что группы не обязательно должны быть в порядке:

 df = pd.DataFrame(["foo", "foo", "bar", "bar", "foo"], columns=["baz"])
labels = df.groupby("baz").cumcount()   1
df["baz"]   " "   labels.astype(str)
  

что приводит к

 0    foo 1
1    foo 2
2    bar 1
3    bar 2
4    foo 3
dtype: object
  

Однако это также добавит 1 метку к любым уникальным значениям. Вы хотели, чтобы они оставались неизменными? Я предположил, что нет, поскольку вы запускаете другие в 1 вместо того, чтобы оставлять первое в каждой группе неизменным.

Если необходимо оставить один внешний вид в покое.

[‘foo’, ‘foo’, ‘foo’, ‘bar’, ‘bar’, ‘John’]

 mylist = list(df)
m = map(lambda x: x[1]  " "   str(mylist[:x[0]].count(x[1])   1) if mylist.count(x[1]) > 1 else x[1], enumerate(mylist))
m = list(m)
df = pd.Series(m)
df
  

Вывод:

 0    foo 1
1    foo 2
2    foo 3
3    bar 1
4    bar 2
5    John
dtype: object
  

Джон не получил от него никакого номера. Ура!