Панды: добавьте поле счетчика на основе другого поля [дубликат]

Question

Панды: добавьте поле счетчика на основе другого поля [дубликат]

Многие объяснения уже присутствуют, чтобы объяснить, как это происходит и как это исправить, но вы также должны следовать рекомендациям, чтобы избежать NullPointerException вообще.

См. также: A хороший список лучших практик

Я бы добавил, очень важно, хорошо использовать модификатор final. Использование "окончательной" модификатор, когда это применимо в Java

Сводка:

Используйте модификатор final для обеспечения хорошей инициализации.
Избегайте возврата null в методы, например, при возврате пустых коллекций.
Использовать аннотации @NotNull и @Nullable
Быстрое завершение работы и использование утверждений, чтобы избежать распространения нулевых объектов через все приложение, когда они не должен быть пустым.
Сначала используйте значения с известным объектом: if("knownObject".equals(unknownObject)
Предпочитают valueOf() поверх toString ().
Используйте null safe StringUtils StringUtils.isEmpty(null).

5

python pandas sequence

задан analyticsPierce 21 May 2014 в 20:37

1 ответ

Другие вопросы по тегам:

python pandas sequence

Похожие вопросы:

score 8 · Accepted Answer

Группировка - правильная идея, но правильный метод - cumcount:

>>> product_df['month_num'] = product_df.groupby('product_desc').cumcount()
>>> product_df

  product_desc activity_month  prod_count    pct_ch  month_num
0    product_a     2014-01-01          53       NaN          0
3    product_a     2014-02-01          52 -0.018868          1
6    product_a     2014-03-01          50 -0.038462          2
1    product_b     2014-01-01          44       NaN          0
4    product_b     2014-02-01          43 -0.022727          1
7    product_b     2014-03-01          41 -0.046512          2
2    product_c     2014-01-01          36       NaN          0
5    product_c     2014-02-01          35 -0.027778          1
8    product_c     2014-03-01          34 -0.028571          2

Если вы действительно хотите, чтобы это началось с 1, тогда просто сделайте это:

>>> product_df['month_num'] = product_df.groupby('product_desc').cumcount() + 1

  product_desc activity_month  prod_count    pct_ch  month_num
0    product_a     2014-01-01          53       NaN          1
3    product_a     2014-02-01          52 -0.018868          2
6    product_a     2014-03-01          50 -0.038462          3
1    product_b     2014-01-01          44       NaN          1
4    product_b     2014-02-01          43 -0.022727          2
7    product_b     2014-03-01          41 -0.046512          3
2    product_c     2014-01-01          36       NaN          1
5    product_c     2014-02-01          35 -0.027778          2
8    product_c     2014-03-01          34 -0.028571          3