创建一个新列作为 Pandas DataFrame 的计数

Question

我有一个 Pandas DataFrame。 如何创建一个类似于 Pandas DataFrame 计数的新列，因为我已经将索引设为 Datatime。

例如，以下代码可在您的本地 PC 上重现：

import datetime
import numpy

dates = [
    datetime.date(2019, 1, 13),
    datetime.date(2020, 5, 11),
    datetime.date(2018, 7, 24),
    datetime.date(2019, 3, 23),
    datetime.date(2020, 2, 16)
]

data = {
    "a": [13.3,12.3,np.nan,10.3,np.nan],
    "b": [1,0,0,1,1],
    "c": ["no","yes","no","","yes"]
}

pd.DataFrame(index=dates,data=data)

现在，我想添加一个新列作为计数。 类似于 1,2,3,4,5 直到数据结束

Answer 1

df['count'] = range(1, len(df) + 1)

len(df)返回DataFrame 中的行数，因此您可以调用内置的range函数创建一个从1到DataFrame 中的行数的范围，然后将其分配给新列。 为列分配范围时，它会自动转换为 Pandas 系列。

Answer 2

您可以使用df.index构建一个系列，并在将其分配给数据帧的列之前对其进行一些处理。

在这里，我们可以使用：

df['count'] = pd.Series(1, index=df.index()).cumsum()

在这里，它的效率（超过 1 个数量级）比df['count'] = np.arange(1, 1 + len(df))后者直接构建一个具有预期值的 numpy 数组，但它可以是在更复杂的用例中很有用。