如何计算列上的序数？

Question

我有包含列 user_id 和类型的数据集：

user_id	type	ordinal_number
1	request	1
1	request	1
1	request	1
1	request	1
1	payment	1
2	request	1
2	request	1
2	payment	1
2	request	2
2	payment	2

我想在表格中填充第 ordinal_number 列值。如果 type == payment 则分配一个序号并在 user_id values 序号上填写所有前一行（type==request）。

对于某些用户，它可能只是请求，并且可能是连续多次付款。

Answer 1

IIUC，您想在“付款”上设置一个计数器并按组回填：

m = df['type'].eq('payment')

df['ordinal_number'] = (m.cumsum().where(m)
                         .groupby(df['user_id'])
                         .bfill().astype(int)
                       )

或使用值或“user_id”作为起始值：

df['ordinal_number'] = (df['user_id'].where(df['type'].eq('payment'))
                         .groupby(df['user_id'])
                         .bfill().astype(int)
                       )

输出：

   user_id     type  ordinal_number
0        1  request               1
1        1  request               1
2        1  request               1
3        1  request               1
4        1  payment               1
5        2  request               2
6        2  request               2
7        2  payment               2

Answer 2

您可以识别“付款”； groupby "user_id" 并在每组中，反转系列，找到 cumsum，然后将其反转回来。

def assign_num(x):
    s = x[::-1].cumsum()
    # must subtract from max value to get an ascending Series
    return s.iat[-1] + 1 - s[::-1]

df['ordinal_number'] = df['type'].eq('payment').groupby(df['user_id']).apply(assign_num)

输出：

   user_id     type  ordinal_number
0        1  request               1
1        1  request               1
2        1  request               1
3        1  request               1
4        1  payment               1
5        2  request               1
6        2  request               1
7        2  payment               1
8        2  request               2
9        2  payment               2

如何计算列上的序数？

How to calculate ordinal number on columns?

python-3.x

pandas

pandas-groupby