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Pythonでfor文を利用して10行間隔でコラムに文字を入れていきたい。

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前提・実現したいこと

横6列,縦100列のデータセットがあります。
列["X"]の最小値から10行刻みで、列["X coordinate"]に数字を割り振っていきたい
と思っています。
(例:データ1番目(行)から10番目(行)までは "1",11~20までは"2" 20~30までは3....)
(下記の「完成させたいデータセット」のようなイメージです)
便宜的に列[X Cordinate]を追加しましたが、コードを書く上で邪魔でしたらdropなどで削除して貰っても大丈夫です。

該当のデータセット

Label X Y Sumple Bean Number X coordinate
img061c.jpg 886 3400 くるみ豆 B2 0
img061c.jpg 899 1730 くるみ豆 B2 0
img061c.jpg 912 2760 くるみ豆 B2 0
img061c.jpg 917 4070 くるみ豆 B2 0
img061c.jpg 920 4750 くるみ豆 B2 0
img061c.jpg 932 4440 くるみ豆 B2 0
img061c.jpg 939 2100 くるみ豆 B2 0
img061c.jpg 943 3690 くるみ豆 B2 0
img061c.jpg 947 3070 くるみ豆 B2 0
img061c.jpg 956 2410 くるみ豆 B2 0
...
img061c.jpg 3870 4810 くるみ豆 B2 0
img061c.jpg 3870 3430 くるみ豆 B2 0
img061c.jpg 3880 4090 くるみ豆 B2 0
img061c.jpg 3880 3120 くるみ豆 B2 0
img061c.jpg 3890 4450 くるみ豆 B2 0
img061c.jpg 3900 2460 くるみ豆 B2 0
img061c.jpg 3900 2760 くるみ豆 B2 0
img061c.jpg 3900 2120 くるみ豆 B2 0
img061c.jpg 3910 3810 くるみ豆 B2 0
img061c.jpg 3910 1770 くるみ豆 B2 0
100 rows × 6columns

完成させたいデータセット

Label X Y Sumple Bean Number X coordinate
img061c.jpg 886 3400 くるみ豆 B2 1
img061c.jpg 899 1730 くるみ豆 B2 1
img061c.jpg 912 2760 くるみ豆 B2 1
img061c.jpg 917 4070 くるみ豆 B2 1
img061c.jpg 920 4750 くるみ豆 B2 1
img061c.jpg 932 4440 くるみ豆 B2 1
img061c.jpg 939 2100 くるみ豆 B2 1
img061c.jpg 943 3690 くるみ豆 B2 1
img061c.jpg 947 3070 くるみ豆 B2 1
img061c.jpg 956 2410 くるみ豆 B2 1
...
img061c.jpg 3870 4810 くるみ豆 B2 10
img061c.jpg 3870 3430 くるみ豆 B2 10
img061c.jpg 3880 4090 くるみ豆 B2 10
img061c.jpg 3880 3120 くるみ豆 B2 10
img061c.jpg 3890 4450 くるみ豆 B2 10
img061c.jpg 3900 2460 くるみ豆 B2 10
img061c.jpg 3900 2760 くるみ豆 B2 10
img061c.jpg 3900 2120 くるみ豆 B2 10
img061c.jpg 3910 3810 くるみ豆 B2 10
img061c.jpg 3910 1770 くるみ豆 B2 10
100 rows × 6columns

該当のソースコード

import os
import pandas as pd
import numpy as np

os.chdir("C:\\Users\\For  Programming\\Documents\\Python Scripts")
df1 = pd.read_csv('img061cNew.csv', encoding="shift-jis")
df1['X coordinate'] = int()
B=(df1["X"].min().astype(float))
df1['X coordinate'] = int()
df1.sort_values(by='X')

試したこと

最初期の実現の構想としては、Xの列(カラム)においてMax値とMin値を求め、
(Max-Min)/10で出てきた値を適当な変数"variable"などと置いて

if文を使い「もしXの値が0≦該当の値≦Xのmin値ならX coordinateに"1"、もし違う場合は
Xのmin値≦該当の値≦(Xのmin値)+variable ならX coordinateに"2"、

というようなプログラムを考えていました。(Xの値が10行を境に少しずつ増えるので...)
プログラムのコードが複雑になって、明らかに自分のキャパを超えてしまうので、現在質問させて頂いたようなコードの書き方を質問させて頂きました。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

Anaconda
Python 
Jupyter notebook

お忙しいとは思いますが、よろしくお願いいたします。
情報に不足がありましたら、ご指摘お願いいたします。

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対象のデータフレームが 『X列は既に昇順に並んでおり、indexは0番から順に振られている』という前提であれば、can110さんの方法と同様に indexを使って算出するのが良いかと思います。これは単に index値を10で割り、1を足すと良いので

df['X coordinate'] = (df.index // 10) + 1

となります。結果を"文字列" で得たいのであればastype()を使って

df['X coordinate'] = ((df.index // 10) + 1).astype(str)

です。

X列が昇順に並んでないのであれば Series.rank() を使うと良いかと思います。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.rank.html

rank() は データを昇順に1から順に番号を振るメソッドです。あとはこれに 9 を足して10で割ると目的の値が得られるかと思います。

df['X coordinate'] = (((df['X'].rank(method='first') + 9) // 10)).astype(int)

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.applyで行毎にインデックス番号 / 10 + 1 を割り当てるとよいと思います。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Label':list(range(100))})

# 行毎にインデックス番号 / 10 + 1 を割り当てる
df['xc'] = df.apply( lambda r: str(r.index // 10 + 1), axis=0)
print(df)

"""
    Label  xc
0       0   1
1       1   1
2       2   1
3       3   1
4       4   1
5       5   1
6       6   1
7       7   1
8       8   1
9       9   1
10     10   2
 :
97     97  10
98     98  10
99     99  10

[100 rows x 2 columns]
"""

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  • 2019/04/20 18:58

    回答が遅くなり申し訳ありません。can110さんの方法で問題解決する事ができました。
    パッケージを使わないシンプルな方法でありがたいです。

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