python – 如何在DataFrame中增加groupby中的行数

概述我需要计算pandas DataFrame中每个产品的activity_months数.到目前为止,这是我的数据和代码： from pandas import DataFramefrom datetime import datetimedata = [('product_a','08/31/2013'),('product_b','08/31/2013'),('product_c','0 我需要计算pandas DataFrame中每个产品的activity_months数.到目前为止,这是我的数据和代码：

from pandas import DataFramefrom datetime import datetimedata = [('product_a','08/31/2013'),('product_b',('product_c',('product_a','09/30/2013'),'10/31/2013'),'10/31/2013')]product_df = DataFrame( data,columns=['prod_desc','activity_month'])for index,row in product_df.iterrows():  row['activity_month']= datetime.strptime(row['activity_month'],'%m/%d/%Y')  product_df.loc[index,'activity_month'] = datetime.strftime(row['activity_month'],'%Y-%m-%d')product_df = product_df.sort(['prod_desc','activity_month'])product_df['month_num'] = product_df.groupby(['prod_desc']).size()

但是,这会返回month_num的NaN.

这是我想要的：

prod_desc    activity_month   month_num product_a       2014-08-31         1 product_a       2014-09-30         2         product_a       2014-10-31         3         product_b       2014-08-31         1 product_b       2014-09-30         2         product_b       2014-10-31         3         product_c       2014-08-31         1 product_c       2014-09-30         2         product_c       2014-10-31         3

解决方法 groupby是正确的想法,但正确的方法是cumcount：

>>> product_df['month_num'] = product_df.groupby('product_desc').cumcount()>>> product_df  product_desc activity_month  prod_count    pct_ch  month_num0    product_a     2014-01-01          53       NaN          03    product_a     2014-02-01          52 -0.018868          16    product_a     2014-03-01          50 -0.038462          21    product_b     2014-01-01          44       NaN          04    product_b     2014-02-01          43 -0.022727          17    product_b     2014-03-01          41 -0.046512          22    product_c     2014-01-01          36       NaN          05    product_c     2014-02-01          35 -0.027778          18    product_c     2014-03-01          34 -0.028571          2

如果你真的希望它从1开始,那么就这样做：

>>> product_df['month_num'] = product_df.groupby('product_desc').cumcount() + 1  product_desc activity_month  prod_count    pct_ch  month_num0    product_a     2014-01-01          53       NaN          13    product_a     2014-02-01          52 -0.018868          26    product_a     2014-03-01          50 -0.038462          31    product_b     2014-01-01          44       NaN          14    product_b     2014-02-01          43 -0.022727          27    product_b     2014-03-01          41 -0.046512          32    product_c     2014-01-01          36       NaN          15    product_c     2014-02-01          35 -0.027778          28    product_c     2014-03-01          34 -0.028571          3

总结

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