Pandas 通过对日期列进行排序来使用 groupby 数据框添加列

Question

我有以下数据框：

ID	日期
1	5/4/2021 8:17
1	2021/5/25 6:20
1	5/2/2021 22:15
2	2021/7/12 2:20
2	2021/7/4 21:28
2
2

对于重复的 ID，我想将日期从旧到最新排序，然后添加一个新列，该列根据日期标记该 ID 的增量索引。 如果没有任何 ID 的日期，只需添加第一个索引。 以下是我希望我的新数据框的外观。

ID	日期	指数
1	5/2/2021 22:15	1
1	5/4/2021 8:17	2
1	2021/5/25 6:20	3
2	2021/7/4 2:20	1
2	2021/7/12 21:28	2
2		1
2		1

Answer 1

首先使用to_datetime和DataFrame.sort_values然后GroupBy.cumcount和numpy.where设置1如果Date缺少值：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df = df.sort_values(['ID','Date'], ignore_index=True)

df['Index'] = np.where(df['Date'].notna(), df.groupby('ID').cumcount().add(1), 1)
print (df)
   ID                Date  Index
0   1 2021-05-02 22:15:00      1
1   1 2021-05-04 08:17:00      2
2   1 2021-05-25 06:20:00      3
3   2 2021-07-04 21:28:00      1
4   2 2021-07-12 02:20:00      2
5   2                 NaT      1
6   2                 NaT      1