在 Python 中每两行计算相同的数字

Question

我有一个数据框，其中每两行都是相关的。我试图给每两行一个唯一的 ID。我认为这会容易得多，但我无法弄清楚。假设我有这个数据框：

df = pd.DataFrame({'Var1': ['A', 2, 'C', 7], 'Var2': ['B', 5, 'D', 9]})
print(df)

Var1 Var2
   A    B
   2    5
   C    D
   7    9

我想添加一个 ID，生成如下所示的数据框：

df = pd.DataFrame({'ID' : [1,1,2,2],'Var1': ['A', 2, 'C', 7], 'Var2': ['B', 5, 'D', 9]})
print(df)

ID Var1 Var2
1    A    B
1    2    5
2    C    D
2    7    9

这只是一个示例，但每两行都是相关的，因此只需尝试在 ID 列中按 1、1、2、2、3、3 等进行计数。

感谢您的帮助！

Answer 1

可以先创建一个数列，然后除以2（整数除法）：

import numpy as np
df['ID'] = np.arange(len(df)) // 2 + 1
df

#  Var1 Var2  ID
#0    A    B   1
#1    2    5   1
#2    C    D   2
#3    7    9   2

Answer 2

我不认为 think 是本机的 Pandas 方法，但这行得通...

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Var1': ['A', 2, 'C', 7], 'Var2': ['B', 5, 'D', 9]})
df['ID'] = 1 + df.index // 2
df[['ID', 'Var1', 'Var2']]

输出：

   ID Var1 Var2
0   1    A    B
1   1    2    5
2   2    C    D
3   2    7    9

在 Python 中每两行计算相同的数字

Counting every two rows with the same number in Python

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