根據熊貓中連續行的值替換列值

Question

我有一個數據幀df_in定義為：

import pandas as pd
dic_in = {'A':['aa','bb','cc','dd','ee','ff','gg','uu','xx','yy','zz'],
       'B':['200','200','200','400','400','500','700','700','900','900','200'],
       'C':['da','cs','fr','fs','se','at','yu','j5','31','ds','sz']}
df_in = pd.DataFrame(dic_in) 

我想調查B列，以便為具有相同連續值的所有行分配一個新值（根據我要描述的特定規則）。 我將舉一個更清楚的例子：前三rows['B']等於200 。 因此，他們所有人都將分配數字1； 第四row['B']和第五row['B']等於400因此它們將被分配為數字2。該過程將重復進行到最后。 最終結果（ df_out ）應該如下所示：

# BEFORE #                # AFTER #
In[121]:df_in             In[125]df_out
Out[121]:                 Out[125]: 
     A    B   C                A  B   C
0   aa  200  da           0   aa  1  da
1   bb  200  cs           1   bb  1  cs
2   cc  200  fr           2   cc  1  fr
3   dd  400  fs           3   dd  2  fs
4   ee  400  se           4   ee  2  se
5   ff  500  at           5   ff  3  at
6   gg  700  yu           6   gg  4  yu
7   uu  700  j5           7   uu  4  j5
8   xx  900  31           8   xx  5  31
9   yy  900  ds           9   yy  5  ds
10  zz  200  sz           10  zz  6  sz

注意事項

• 最后row['B']等於200但是分配給它的新值是6而不是1 ！ 因此，不得有重復值。
• 值必須始終從1開始，因此應按遞增順序排列。

您能建議我一個聰明的方法來使用熊貓來達到這樣的效果嗎？

PS：手動映射值沒有幫助，因為這是一個測試用例，最終我將有數千行要映射。 它應該是自動的。

Answer 1

您可以比較ne移列，然后使用cumsum ：

print (df_in.B.ne(df_in.B.shift()))
0      True
1     False
2     False
3      True
4     False
5      True
6      True
7     False
8      True
9     False
10     True
Name: B, dtype: bool

df_in.B = df_in.B.ne(df_in.B.shift()).cumsum()
#same as !=, but 'ne' is faster
#df_in.B = (df_in.B != df_in.B.shift()).cumsum()
print (df_in)
     A  B   C
0   aa  1  da
1   bb  1  cs
2   cc  1  fr
3   dd  2  fs
4   ee  2  se
5   ff  3  at
6   gg  4  yu
7   uu  4  j5
8   xx  5  31
9   yy  5  ds
10  zz  6  sz