回答編集履歴
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追記の追記
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コメントにて、並べ替えの方法が提示されましたが、想定している並べ替え方と違うため、下記回答ではできません。
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コメントにて、並べ替えの方法が提示されましたが、想定している並べ替え方と違うため、下記回答ではできないケースがあるかもしれません。
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追記
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修正の修正
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追記の追記
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コメントにて、並べ替えの方法が提示されましたが、想定している並べ替え方と違うため、下記回答ではできません。
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追記
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もとのdfがちゃんと並んでいるわけではなく、こちらで整列の方法も考える必要があるみたいです。できるだけ連番ができるようにしてみました。
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```python
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df['n'] = df.groupby(['居住地', '勤務地', 'day']).cumcount()
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df = df.sort_values(['居住地', '勤務地', 'n', 'day']).drop(columns='n')
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consecutive = ((df['居住地'] == df['居住地'].shift(1))
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& (df['勤務地'] == df['勤務地'].shift(1))
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& (df['day'] - df['day'].shift(1) == 1))
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df['uniqueid'] = (~consecutive).cumsum()
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```
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元の回答とは、ソートの方法を変えただけです。(コード省略のため、uniquid は連番のままです)
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元の回答
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修正
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追記
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もとのdfがちゃんと並んでいるわけではなく、こちらで整列の方法も考える必要があるみたいです。
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できるだけ連番ができるようにしてみました。
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```python
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df['n'] = df.groupby(['居住地', '勤務地', 'day']).cumcount()
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df = df.sort_values(['居住地', '勤務地', 'n', 'day']).drop(columns='n')
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consecutive = ((df['居住地'] == df['居住地'].shift(1))
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& (df['勤務地'] == df['勤務地'].shift(1))
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& (df['day'] - df['day'].shift(1) == 1))
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df['uniqueid'] = (~consecutive).cumsum()
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コメントにて、並べ替えの方法が提示されましたが、想定している並べ替え方と違うため、下記回答ではできません。
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元の回答
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ソートの変更
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追記
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もとのdfがちゃんと並んでいるわけではなく、こちらで整列の方法も考える必要があるみたいです。
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できるだけ連番ができるようにしてみました。
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```python
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df['n'] = df.groupby(['居住地', '勤務地', 'day']).cumcount()
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df = df.sort_values(['居住地', '勤務地', 'n', 'day']).drop(columns='n')
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consecutive = ((df['居住地'] == df['居住地'].shift(1))
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& (df['勤務地'] == df['勤務地'].shift(1))
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& (df['day'] - df['day'].shift(1) == 1))
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df['uniqueid'] = (~consecutive).cumsum()
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元の回答とは、ソートの方法を変えただけです。(コード省略のため、uniquid は連番のままです)
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元の回答
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質問やコメントにある、同じ uniqueid を割り振る条件がちょっと曖昧なので、勝手な想像で
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- もとの df を [居住地, 勤務地] で stable なソートをしたデータで、
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- 居住地、勤務地が同じで、day が連番になっているかたまり
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