簡體   English   中英

根據列組合在 dataframe 中創建唯一標識符,但僅適用於重復行

[英]create unique identifier in dataframe based on combination of columns, but only for duplicated rows

這里問題的推論: 根據列組合在 dataframe 中創建唯一標識符

在下面。 dataframe,

    id  Lat         Lon         Year    Area    State
50319   -36.0629    -62.3423    2019    90  Iowa
18873   -36.0629    -62.3423    2017    90  Iowa
18876   -36.0754    -62.327     2017    124 Illinois
18878   -36.0688    -62.3353    2017    138 Kansas

我想創建一個新列,它根據 Lat、Lon 和 Area 列是否具有相同的值來分配唯一標識符。 例如,在這種情況下,第 1 行和第 2 行在這些列中具有相同的值,並將被賦予相同的唯一標識符 0_Iowa,其中 Iowa 來自 State 列。 但是,如果一行沒有重復,那么我只想使用 state 名稱。 最終結果應如下所示:

id       Lat         Lon       Year    Area State   unique_id
50319   -36.0629    -62.3423    2019    90  Iowa    0_Iowa
18873   -36.0629    -62.3423    2017    90  Iowa    0_Iowa
18876   -36.0754    -62.327     2017    124 Illinois    Illinois
18878   -36.0688    -62.3353    2017    138 Kansas  Kansas

您可以使用np.where

df['unique_id'] = np.where(df.duplicated(['Lat','Lon'], keep=False), 
                            df.groupby(['Lat','Lon'], sort=False).ngroup().astype('str') + '_' + df['State'],
                           df['State'])

或與pd.Series.where類似的想法:

df['unique_id'] = (df.groupby(['Lat','Lon'], sort=False)
                     .ngroup().astype('str')
                     .add('_' + df['State'])
                     .where(df.duplicated(['Lat','Lon'], keep=False),
                            df['State']
                           )
                    )

Output:

      id      Lat      Lon  Year  Area     State unique_id
0  50319 -36.0629 -62.3423  2019    90      Iowa    0_Iowa
1  18873 -36.0629 -62.3423  2017    90      Iowa    0_Iowa
2  18876 -36.0754 -62.3270  2017   124  Illinois  Illinois
3  18878 -36.0688 -62.3353  2017   138    Kansas    Kansas

暫無
暫無

聲明:本站的技術帖子網頁,遵循CC BY-SA 4.0協議,如果您需要轉載,請注明本站網址或者原文地址。任何問題請咨詢:yoyou2525@163.com.

 
粵ICP備18138465號  © 2020-2024 STACKOOM.COM