import pandas as pdimport numpy as npdata = {'Name':['Tom', 'Tom', 'Jack', 'Terry'], 'Age':[20, 21, 19, 18]} df = pd.DataFrame(data)假設(shè)我有一個看起來像這樣的數(shù)據(jù)框。我試圖弄清楚如何檢查名稱列中的值“湯姆”，如果我第一次找到它，我將其替換為值“FirstTom”，而第二次出現(xiàn)時，我將其替換為值“SecondTom” . 你如何做到這一點(diǎn)？我之前使用過 replace 方法，但僅用于用單個值替換所有 Toms。我不想在值的末尾添加 1，而是將字符串完全更改為其他內(nèi)容。編輯：如果 df 看起來更像下面這樣，我們將如何檢查第一列和第二列中的 Tom，然后用 FirstTom 替換第一個實(shí)例，用 SecondTom 替換第二個實(shí)例data = {'Name':['Tom', 'Jerry', 'Jack', 'Terry'], 'OtherName':[Tom, John, Bob,Steve]}
4 回答
白豬掌柜的
TA貢獻(xiàn)1893條經(jīng)驗 獲得超10個贊
只需添加到現(xiàn)有的解決方案中，您就可以使用inflect創(chuàng)建動態(tài)字典
import inflect
p = inflect.engine()
df['Name'] += df.groupby('Name').cumcount().add(1).map(p.ordinal).radd('_')
print(df)
Name Age
0 Tom_1st 20
1 Tom_2nd 21
2 Jack_1st 19
3 Terry_1st 18
茅侃侃
TA貢獻(xiàn)1842條經(jīng)驗 獲得超21個贊
我們可以做的cumcount
df.Name=df.Name+df.groupby('Name').cumcount().astype(str)
df
Name Age
0 Tom0 20
1 Tom1 21
2 Jack0 19
3 Terry0 18
更新
suf = lambda n: "%d%s"%(n,{1:"st",2:"nd",3:"rd"}.get(n if n<20 else n%10,"th"))
g=df.groupby('Name')
df.Name=df.Name.radd(g.cumcount().add(1).map(suf).mask(g.Name.transform('count')==1,''))
df
Name Age
0 1stTom 20
1 2ndTom 21
2 Jack 19
3 Terry 18
更新 2 列
suf = lambda n: "%d%s"%(n,{1:"st",2:"nd",3:"rd"}.get(n if n<20 else n%10,"th"))
g=s.groupby([s.index.get_level_values(0),s])
s=s.radd(g.cumcount().add(1).map(suf).mask(g.transform('count')==1,''))
s=s.unstack()
Name OtherName
0 1stTom 2ndTom
1 Jerry John
2 Jack Bob
3 Terry Steve
紅顏莎娜
TA貢獻(xiàn)1842條經(jīng)驗 獲得超13個贊
編輯：對于每行重復(fù)的計數(shù)，請使用：
df = pd.DataFrame(data = {'Name':['Tom', 'Jerry', 'Jack', 'Terry'],
'OtherName':['Tom', 'John', 'Bob','Steve'],
'Age':[20, 21, 19, 18]})
print (df)
Name OtherName Age
0 Tom Tom 20
1 Jerry John 21
2 Jack Bob 19
3 Terry Steve 18
import inflect
p = inflect.engine()
#map by function for dynamic counter
f = lambda i: p.number_to_words(p.ordinal(i))
#columns filled by names
cols = ['Name','OtherName']
#reshaped to MultiIndex Series
s = df[cols].stack()
#counter per groups
count = s.groupby([s.index.get_level_values(0),s]).cumcount().add(1)
#mask for filter duplicates
mask = s.reset_index().duplicated(['level_0',0], keep=False).values
#filter only duplicates and map, reshape back and add to original data
df[cols] = count[mask].map(f).unstack().add(df[cols], fill_value='')
print (df)
Name OtherName Age
0 firstTom secondTom 20
1 Jerry John 21
2 Jack Bob 19
3 Terry Steve 18
使用GroupBy.cumcountwith Series.map，但僅適用于重復(fù)值 by Series.duplicated：
data = {'Name':['Tom', 'Tom', 'Jack', 'Terry'], 'Age':[20, 21, 19, 18]}
df = pd.DataFrame(data)
nth = {
0: "First",
1: "Second",
2: "Third",
3: "Fourth"
}
mask = df.Name.duplicated(keep=False)
df.loc[mask, 'Name'] = df[mask].groupby('Name').cumcount().map(nth) + df.loc[mask, 'Name']
print (df)
Name Age
0 FirstTom 20
1 SecondTom 21
2 Jack 19
3 Terry 18
動態(tài)字典應(yīng)該是這樣的：
import inflect
p = inflect.engine()
mask = df.Name.duplicated(keep=False)
f = lambda i: p.number_to_words(p.ordinal(i))
df.loc[mask, 'Name'] = df[mask].groupby('Name').cumcount().add(1).map(f) + df.loc[mask, 'Name']
print (df)
Name Age
0 firstTom 20
1 secondTom 21
2 Jack 19
3 Terry 18
牧羊人nacy
TA貢獻(xiàn)1862條經(jīng)驗 獲得超7個贊
transform
nth = ['First', 'Second', 'Third', 'Fourth']
def prefix(d):
n = len(d)
if n > 1:
return d.radd([nth[i] for i in range(n)])
else:
return d
df.assign(Name=df.groupby('Name').Name.transform(prefix))
Name Age
0 FirstTom 20
1 SecondTom 21
2 Jack 19
3 Terry 18
4 FirstSteve 17
5 SecondSteve 16
6 ThirdSteve 15
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