陷入 pandas 的數(shù)據(jù)問(wèn)題。參見(jiàn)以下數(shù)據(jù)：| Product | Level | Cost | --------- ------- ------| Prod_A | L1 | 100 || Prod_A | L1 | 100 || Prod_A | L1 | 200 || Prod_A | L2 | 100 || Prod_A | L3 | 100 || Prod_B | L1 | 150 || Prod_B | L1 | 150 || Prod_B | L2 | 200 || Prod_B | L2 | 300 || Prod_C | L3 | 100 |規(guī)則是：每個(gè)獨(dú)特的（產(chǎn)品、級(jí)別）組合只有一個(gè)成本。如果每個(gè)唯一（產(chǎn)品、級(jí)別）組合有多個(gè)成本，則根據(jù)成本值（L1 A 是最小成本）在級(jí)別值（L1 A、L1 B 等）中添加一個(gè)字母。如果（產(chǎn)品，級(jí)別）組合具有唯一的成本，則不執(zhí)行任何操作。期望的輸出：| Product | Level | Cost | --------- ------- ------| Prod_A | L1 A | 100 || Prod_A | L1 A | 100 || Prod_A | L1 B | 200 || Prod_A | L2 | 100 || Prod_A | L3 | 100 || Prod_B | L1 | 150 || Prod_B | L1 | 150 || Prod_B | L2 A | 200 || Prod_B | L2 B | 300 || Prod_C | L3 | 100 |
1 回答
繁花不似錦
TA貢獻(xiàn)1851條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊
這是一種方法：
charlist='ABCDEFG'
dd = {k:' '+v for k, v in enumerate(charlist)}
df['Level'] += df.groupby(['Product', 'Level'])['Cost']\
.transform(lambda x: x.factorize()[0] if x.nunique()>1 else -1)\
.map(dd).fillna('')
輸出：
Product Level Cost
0 Prod_A L1 A 100
1 Prod_A L1 A 100
2 Prod_A L1 B 200
3 Prod_A L2 100
4 Prod_A L3 100
5 Prod_B L1 150
6 Prod_B L1 150
7 Prod_B L2 A 200
8 Prod_B L2 B 300
9 Prod_C L3 100
細(xì)節(jié)：
首先，創(chuàng)建要附加的字符的字典。
然后groupby使用transform唯一的“編碼”每個(gè)成本的產(chǎn)品和級(jí)別pd.Series.factorize，如果只有一個(gè)成本金額，則使用 -1。
最后，使用字典映射“編碼”成本的結(jié)果并用空白字符串填充。