pandasで重複しない値が出たら新しい番号を振り、その番号を新しく列に追加したい

Question

下記のデータフレーム にて、日付が重複していない日付が出る度に
新しいID番号を振り、変更前から変更後のようにデータフレーム を変更
するにはどうしたら良いでしょうか？

df = pd.DataFrame(
    {
        '日付':["2月27日","2月27日","3月10日","4月10日",
             "4月10日","4月10日","5月1日","6月28日"],
)

変更前
.......　日付　　
0 2月27日
1 2月27日
2 3月10日
3 4月10日
4 4月10日
5 4月10日
6 5月1日
7 6月28日

変更後

.......　日付...........ID　　
0 2月27日.....1
1 2月27日.....1
2 3月10日.....2
3 4月10日.....3
4 4月10日.....3
5 4月10日.....3
6 5月1日......4
7 6月28日.....5

自分の試したこと

array_unique = df['日付'].unique()
list_unique = list(array_unique)

#カウント列を追加し、同じ日付が出ると連番が振られるようにする。
df['count'] = df.groupby('日付').cumcount()+1
#countが１のみの重複しない行を抽出し、new_dfとする。
new_df=df[df['count']==1]
重複しない行の数の連番をリストにする
new_list = list(range(len(list_unique)))
上記連番リストをデータフレーム に代入
new_df["ID"]=new_list

上記のように実行すると、一応、ID列を追加できるのですが、
: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead
というエラーが出てしまいます。

エラーが出ない方法もしくは、もっとスムーズに実現する方法をご教授ください。

Answer 1

factorize() を使えばいいのではないでしょうか。

Encode the object as an enumerated type or categorical variable.
This method is useful for obtaining a numeric representation of an array when all that matters is identifying distinct values.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    {'日付':["2月27日","2月27日","3月10日","4月10日",
             "4月10日","4月10日","5月1日","6月28日"]}
)

df['ID'] = pd.factorize(df['日付'])[0]

Comments

[MitMc]

望むデータフレーム が作れました。
大変助かりました。
ありがとうございました。