根据唯一值标记数据框

Question

我有以下数据框：

x=df[['PROJECT','ID']] 
print(x)



        PROJECT       ID
0           1         10
1           1         32
2           1         32
3           1          9
4           1         32
5           1         10
6           2         10
7           2         33
8           2         54
9           2          9
10          2         31
11          2         10
12          3         10
13          3         54
14          3         53
15          3         11
16          3         33
17          3         54

我想添加标题为 'Unique' 且值为 'Yes' 或 'No' 的第三列。如果标签为 'ID' 的列中的索引值多次出现并且它们具有相同的 'PROJECT' 值，则该值必须归因于 'No'，否则 'Yes'。所以我想要的结果看起来像：

         PROJECT       ID     Unique
0           1         10      No
1           1         32      No
2           1         32      No
3           1          9      Yes
4           1         32      No
5           1         10      No
6           2         10      No
7           2         33      Yes
8           2         54      Yes
9           2          9      Yes
10          2         31      Yes
11          2         10      No
12          3         10      Yes
13          3         54      No
14          3         53      Yes
15          3         11      Yes
16          3         33      Yes
17          3         54      No

您基本上必须看到具有相同 PROJECT 值的行作为子集，您必须为其确定相应 ID 值的唯一性。 'PROJECT' 具有不同值的行没有连接。我尝试了几种方法，将 np.groupby 、 np.isin 或 np.unique 与某种循环相结合，但还没有奏效。

Answer 1

按 'Project' 分组，并使用 Series.duplicated. Then map the True values (i.e. duplicates) to 'No', and False to 'Yes' using Series.map.

将每个组的 'ID' 重复项标记为 True

df['Unique'] = (
    df.groupby('PROJECT')['ID']
      .apply(lambda g: g.duplicated(keep=False))
      .map({True:'No', False:'Yes'})
)

>>> df

    PROJECT  ID Unique
0         1  10     No
1         1  32     No
2         1  32     No
3         1   9    Yes
4         1  32     No
5         1  10     No
6         2  10     No
7         2  33    Yes
8         2  54    Yes
9         2   9    Yes
10        2  31    Yes
11        2  10     No
12        3  10    Yes
13        3  54     No
14        3  53    Yes
15        3  11    Yes
16        3  33    Yes
17        3  54     No

Answer 2

我们可以使用DataFrame.duplicated with the subset parameter set to only consider certain columns. Then we can convert the boolean values to 'Yes'/'No' with np.where:

df['Unique'] = np.where(
    df.duplicated(subset=['PROJECT', 'ID'], keep=False), 'No', 'Yes'
)

df:

    PROJECT  ID Unique
0         1  10     No
1         1  32     No
2         1  32     No
3         1   9    Yes
4         1  32     No
5         1  10     No
6         2  10     No
7         2  33    Yes
8         2  54    Yes
9         2   9    Yes
10        2  31    Yes
11        2  10     No
12        3  10    Yes
13        3  54     No
14        3  53    Yes
15        3  11    Yes
16        3  33    Yes
17        3  54     No

设置：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'PROJECT': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3],
    'ID': [10, 32, 32, 9, 32, 10, 10, 33, 54, 9, 31, 10, 10, 54, 53, 11, 33, 54]
})

根据唯一值标记数据框

Labeling a dataframe based on unique values

python

pandas

dataframe

group-by

unique