按重复顺序为每个多索引设置列的值答案

【问题标题】：Setting value of a column for each multiindex in repeating order按重复顺序为每个多索引设置列的值
【发布时间】：2021-05-30 13:58:06
【问题描述】：

我有一个包含 60 个日期的数据框 df，每个日期有 400 个 ID。看起来像这样：

 Date       ID
 2018-01-01   1000
 2018-01-01   1001
 ....
 2018-02-01   1000
 2018-02-01   1001

现在我想做的是创建第三列。对于给定日期的所有 ID，其值相同。我为此创建了一个单独的单列数据框 df_value，其中包含 60 个按降序排列的随机生成值：

最后应该是这样的：

 Date       ID        Value
 2018-01-01   1000     350
 2018-01-01   1001     350
 ....
 2018-02-01   1000     340
 2018-02-01   1001     340

我尝试使用Date 和ID 作为索引创建一个groupby 数据框，以便稍后在Placeholder 列中添加值。但无法真正弄清楚从那里去哪里：

                     Placeholder
 Date       ID
 2018-01-01   1000       1
 2018-01-01   1001       1
 ....
 2018-02-01   1000       1
 2018-02-01   1001       1

可能 groupby 的想法是死路一条。非常感谢您的帮助。

【问题讨论】：

对不起，我最初应该提到这些值是随机生成的。它们之间的距离并不总是 10。所以我想我必须找到一种方法来引用 df_value 和 iloc 以某种方式或类似的方式？

标签： python pandas indexing multi-index

【解决方案1】：

将GroupBy.ngroup 与Series.map 一起使用，df_value 中只有必要的默认索引：

df['new'] = df.groupby('date').ngroup().map(df_value['value'])

【讨论】：

【解决方案2】：

我相信这样的事情可能对你有用：

for i,date in enumerate(df.Date.drop_duplicates()): 
  df.loc[df[df.Date == date].index, 'value'] = value[i]

【讨论】：