这是我的数据：
ID Mnth Amt Flg
B 1 10 0
B 2 12 0
B 3 14 0
B 4 41 0
B 5 134 0
B 6 14 0
B 7 134 0
B 8 134 0
B 9 12 0
B 10 41 0
B 11 4 0
B 12 14 0
B 12 14 0
A 1 34 0
A 2 22 0
A 3 56 0
A 4 129 0
A 5 40 0
A 6 20 0
A 7 58 0
A 8 123 0
如果我给出 3 作为输入，我的输出应该是：
ID Mnth Amt Flg Level_Flag
B 1 10 0 0
B 2 12 0 1
B 3 14 0 1
B 4 41 0 1
B 5 134 0 2
B 6 14 0 2
B 7 134 0 2
B 8 134 0 3
B 9 12 0 3
B 10 41 0 3
B 11 4 0 4
B 12 14 0 4
B 12 14 0 4
A 1 34 0 0
A 2 22 0 0
A 3 56 0 1
A 4 129 0 1
A 5 40 0 1
A 6 20 0 2
A 7 58 0 2
A 8 123 0 2
所以基本上我想将数据划分为子组，每个子组中自下而上有 3 行，并按照level_flag列中所述标记这些子组。我有像A，C等ID。所以我想为每组 ID 执行此操作。
编辑 ：- 我希望在按 ID 分组后完成同样的事情
首先，我们将 df 的长度除以n来确定nums的唯一数字。然后我们n次repeat这些数字。最后，我们反转数组并在length of df处将其切碎，然后再反转一次。
def create_flags(d, n):
nums = np.ceil(len(d) / n)
level_flag = np.repeat(np.arange(nums), n)[::-1][:len(d)][::-1]
return level_flag
df['Level_Flag'] = df.groupby('ID')['ID'].transform(lambda x: create_flags(x, 3))
ID Mnth Amt Flg Level_Flag
0 B 1 10 0 0.0
1 B 2 12 0 1.0
2 B 3 14 0 1.0
3 B 4 41 0 1.0
4 B 5 134 0 2.0
5 B 6 14 0 2.0
6 B 7 134 0 2.0
7 B 8 134 0 3.0
8 B 9 12 0 3.0
9 B 10 41 0 3.0
10 B 11 4 0 4.0
11 B 12 14 0 4.0
12 B 12 14 0 4.0
要删除不完整的行，请使用GroupBy.transform：
m = df.groupby(['ID', 'Level_Flag'])['Level_Flag'].transform('count').ge(3)
df = df[m]
ID Mnth Amt Flg Level_Flag
1 B 2 12 0 1.0
2 B 3 14 0 1.0
3 B 4 41 0 1.0
4 B 5 134 0 2.0
5 B 6 14 0 2.0
6 B 7 134 0 2.0
7 B 8 134 0 3.0
8 B 9 12 0 3.0
9 B 10 41 0 3.0
10 B 11 4 0 4.0
11 B 12 14 0 4.0
12 B 12 14 0 4.0