在熊猫数据帧中，我输入数据唯一键。
例如 输入：
time range
2018-03-04 00:00:06.520 0
2018-03-04 00:00:07.130 0
2018-03-04 00:00:07.850 1
2018-03-04 00:00:08.420 1
2018-03-04 00:00:09.210 2
2018-03-04 00:00:10.070 2
2018-03-04 00:00:10.840 3
2018-03-04 00:00:11.230 3
2018-03-04 00:00:11.980 4
2018-03-04 00:00:12.560 4
2018-03-04 00:00:13.120 0
2018-03-04 00:00:13.790 0
2018-03-04 00:00:14.330 1
2018-03-04 00:00:15.280 1
2018-03-04 00:00:15.960 2
2018-03-04 00:00:16.420 2
2018-03-04 00:00:17.090 3
我想输出数据帧在这里。
time range Key
2018-03-04 00:00:06.520 0 1
2018-03-04 00:00:07.130 0 1
2018-03-04 00:00:07.850 1 1
2018-03-04 00:00:08.420 1 1
2018-03-04 00:00:09.210 2 1
2018-03-04 00:00:10.070 2 1
2018-03-04 00:00:10.840 3 1
2018-03-04 00:00:11.230 3 1
2018-03-04 00:00:11.980 4 1
2018-03-04 00:00:12.560 4 1
2018-03-04 00:00:13.120 0 2
2018-03-04 00:00:13.790 0 2
2018-03-04 00:00:14.330 1 2
2018-03-04 00:00:15.280 1 2
2018-03-04 00:00:15.960 2 2
2018-03-04 00:00:16.420 2 2
2018-03-04 00:00:17.090 3 2
...
我想使用范围和时间获取增加的键值。
我该怎么做？
我认为您可以使用lt()(小于(，shift()和cumsum()。在一起，您可以在每次列range停止增加时(即当range值小于前一个range值时(累积计数。
df['Key'] = df['range'].lt(df['range'].shift()).cumsum() + 1
>>> df
time range Key
0 2018-03-04 00:00:06.520 0 1
1 2018-03-04 00:00:07.130 0 1
2 2018-03-04 00:00:07.850 1 1
3 2018-03-04 00:00:08.420 1 1
4 2018-03-04 00:00:09.210 2 1
5 2018-03-04 00:00:10.070 2 1
6 2018-03-04 00:00:10.840 3 1
7 2018-03-04 00:00:11.230 3 1
8 2018-03-04 00:00:11.980 4 1
9 2018-03-04 00:00:12.560 4 1
10 2018-03-04 00:00:13.120 0 2
11 2018-03-04 00:00:13.790 0 2
12 2018-03-04 00:00:14.330 1 2
13 2018-03-04 00:00:15.280 1 2
14 2018-03-04 00:00:15.960 2 2
15 2018-03-04 00:00:16.420 2 2
16 2018-03-04 00:00:17.090 3 2
diff
df.assign(Key=df.range.diff().lt(0).cumsum().add(1))
time range Key
0 2018-03-04 00:00:06.520 0 1
1 2018-03-04 00:00:07.130 0 1
2 2018-03-04 00:00:07.850 1 1
3 2018-03-04 00:00:08.420 1 1
4 2018-03-04 00:00:09.210 2 1
5 2018-03-04 00:00:10.070 2 1
6 2018-03-04 00:00:10.840 3 1
7 2018-03-04 00:00:11.230 3 1
8 2018-03-04 00:00:11.980 4 1
9 2018-03-04 00:00:12.560 4 1
10 2018-03-04 00:00:13.120 0 2
11 2018-03-04 00:00:13.790 0 2
12 2018-03-04 00:00:14.330 1 2
13 2018-03-04 00:00:15.280 1 2
14 2018-03-04 00:00:15.960 2 2
15 2018-03-04 00:00:16.420 2 2
16 2018-03-04 00:00:17.090 3 2
flatnonzero和repeat
a = np.diff(np.flatnonzero(np.concatenate(
[[True], np.diff(df.range.values) < 0, [True]]
)))
df.assign(Key=np.arange(a.size).repeat(a) + 1)
time range Key
0 2018-03-04 00:00:06.520 0 1
1 2018-03-04 00:00:07.130 0 1
2 2018-03-04 00:00:07.850 1 1
3 2018-03-04 00:00:08.420 1 1
4 2018-03-04 00:00:09.210 2 1
5 2018-03-04 00:00:10.070 2 1
6 2018-03-04 00:00:10.840 3 1
7 2018-03-04 00:00:11.230 3 1
8 2018-03-04 00:00:11.980 4 1
9 2018-03-04 00:00:12.560 4 1
10 2018-03-04 00:00:13.120 0 2
11 2018-03-04 00:00:13.790 0 2
12 2018-03-04 00:00:14.330 1 2
13 2018-03-04 00:00:15.280 1 2
14 2018-03-04 00:00:15.960 2 2
15 2018-03-04 00:00:16.420 2 2
16 2018-03-04 00:00:17.090 3 2