Q&A##実現したいこと
user_id別に、時系列で出現した順番を新しい列にindexとして振りたいです。
元のDataFrame
| user_id | score | time |
|---|---|---|
| A | 100 | 2022/01/01 |
| A | 200 | 2022/01/02 |
| B | 300 | 2022/01/01 |
| B | 300 | 2022/01/05 |
| B | 200 | 2022/01/04 |
| B | 250 | 2022/01/03 |
| C | 200 | 2022/01/02 |
| C | 150 | 2022/01/06 |
| C | 400 | 2022/01/05 |
実現したいDataFrame
| user_id | score | time | index_user |
|---|---|---|---|
| A | 100 | 2022/01/01 | 1 |
| A | 200 | 2022/01/02 | 2 |
| B | 300 | 2022/01/01 | 1 |
| B | 250 | 2022/01/03 | 2 |
| B | 200 | 2022/01/04 | 3 |
| B | 300 | 2022/01/05 | 4 |
| C | 200 | 2022/01/02 | 1 |
| C | 400 | 2022/01/05 | 2 |
| C | 150 | 2022/01/06 | 3 |
##試したこと
python
1import numpy as np #Numpy 2import pandas as pd #Pandas 3 4#データ読み込み 5df = pd.DataFrame({'user_id': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C'], 6 'score': [100, 200, 300, 250, 200, 300, 200, 400, 150], 7 'time': ['2022/01/01', 8 '2022/01/02', 9 '2022/01/01', 10 '2022/01/03', 11 '2022/01/04', 12 '2022/01/05', 13 '2022/01/02', 14 '2022/01/05', 15 '2022/01/06']}) 16 17#ID別にDataFrameを分けて、それぞれで列index_userを作成 18dfA = df[df['user_id']=='A'] 19dfA['index_user'] = np.arange(1, len(dfA)+1) 20dfA 21 22dfB = df[df['user_id']=='B'] 23dfB['index_user'] = np.arange(1, len(dfB)+1) 24dfB 25 26dfC = df[df['user_id']=='C'] 27dfC['index_user'] = np.arange(1, len(dfC)+1) 28dfC 29 30#一つのDataFrameにマージ 31df = pd.concat([dfA, dfB,dfC], axis=0) 32df 33
#助言をもらいたいこと
・user_idが大量に（100コなど）あっても対応できるように、for文などで対応したいです（ここがうまくいきませんでした）
・その際、timeで古い順にソートして、index_userを振れるようにしたいです
よろしくお願いします。
回答1件
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自己解決
自己解決しました。
GroupBy.cumcount()を使えば簡単にできました。
Pandasで同一のIDだった時に連番を追加する NYAGOLANTE2021-02-16 https://nyagolante.net/2021/02/16/50/
投稿2022/01/09 16:37
総合スコア7
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