Pandas 获取列中的数字以根据前几行增加

Question

所以我有一些数据根据“代码”列中的数字对行进行分组。 但是，此数据有些损坏，有时不会将前一行的最大值作为新数字，而是将其重置为 1。

基本上数据是这样的：

   Code      Date
0      1  20200501
1      1  20200502
2      2  20200502
3      2  20200502
4      3  20200502
5      3  20200505
6      1  20200505
7      1  20200505
8      2  20200505
9      2  20200505
10     1  20200505
11     1  20200505
12     6  20200505
13     6  20200505

代码列中的编号在此处已损坏，应如下所示

   Code      Date
0      1  20200501
1      1  20200502
2      2  20200502
3      2  20200502
4      3  20200502
5      3  20200505
6      4  20200505
7      4  20200505
8      5  20200505
9      5  20200505
10     4  20200505
11     4  20200505
12     6  20200505
13     6  20200505

有人可以帮我找到修复此数据编号的方法吗？

编辑：编辑此以提供更多信息

因此，数据根据数字对行进行分组。 所以具有相同编号的所有东西都是一个组的一部分。 代码列中的编号应该 go 向上，从 1 开始。有时编号会重置回 1。所以我可能有 1-2-3-1，应该是 1-2-3-4，如果这有意义的话.

Answer 1

根据我的理解，您可以尝试使用 cummax 来确定现有值是否小于先前的最大值，并根据它添加现有值：

a = df['Code'].cummax()
s = a>df['Code']
df['New_Code'] = np.where(s,a+df['Code'],df['Code']

---

print(df)

    Code      Date  New_Code
0      1  20200501         1
1      1  20200502         1
2      2  20200502         2
3      2  20200502         2
4      3  20200502         3
5      3  20200505         3
6      1  20200505         4
7      1  20200505         4
8      2  20200505         5
9      2  20200505         5
10     1  20200505         4
11     1  20200505         4
12     6  20200505         6
13     6  20200505         6