Python Pandas 的更好解决方案答案

【问题标题】：Better solution for Python PandasPython Pandas 的更好解决方案
【发布时间】：2020-09-07 13:06:37
【问题描述】：

所以我有 2 列，我想根据第二列的值创建第三列。我想从一个文本和一个数字开始，比如说 B0292，如果该列的第二个值保持不变，我在新列中的数字将保持不变。如果号码发生变化，那么我的号码将增加一。喜欢B0293。

d = {'col1': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j' ], 'col2': ['200', '200', '201', '201', '201', '201', '210', '210', '250', '251']}
df = pd.DataFrame(data=d)
df

桌子：

    col1    col2
0   a   200
1   b   200
2   c   201
3   d   201
4   e   201
5   f   201
6   g   210
7   h   210
8   i   250
9   j   251

我想要的结果：

col1    col2    New Calculated Column
0   a   200 B0292 - 200
1   b   200 B0292 - 200
2   c   201 B0293 - 201
3   d   201 B0293 - 201
4   e   201 B0293 - 201
5   f   201 B0293 - 201
6   g   210 B0294 - 210
7   h   210 B0294 - 210
8   i   250 B0295 - 250
9   j   251 B0296 - 251

我已经用下面的代码解决了这个问题，但我想知道是否有更好的 pandas/numpy 解决方案。

df['New Calculated Column'] = ''
a = 291
b = 0
for number in df.col2:
    if number != df.iloc[b-1,1]:
        a += 1    
    df['New Calculated Column'].iloc[(b)] = 'B0' + str(a) + ' - ' + df.iloc[b,1]
    if b < 9:
        b += 1

【问题讨论】：

标签： python pandas function numpy

【解决方案1】：

假设您的字符串从第二个位置开始有数字，您可以尝试series.factorize 进行字符串切片和添加系列：

s = "B0292"
s1 = s[0] + pd.Series(int(s[1:]) + df['col2'].factorize()[0],dtype=str)
df['New'] = df['col2'].radd(s1+'-')

print(df)

  ccol1 col2       New
0    a  200  B292-200
1    b  200  B292-200
2    c  201  B293-201
3    d  201  B293-201
4    e  201  B293-201
5    f  201  B293-201
6    g  210  B294-210
7    h  210  B294-210
8    i  250  B295-250
9    j  251  B296-251

【讨论】：

是的。这是一个更好的解决方案。谢谢
我的真实数据中出现此错误，我无法找出原因。 'TypeError: can only concatenate str (not "float") to str' df.dtypes 将列显示为对象，所以一切都是 str
没有 nan 值。我尝试使用 fillna 和 .apply(str) 到 df.col2
@Mike 你试过df['New'] = df['col2'].fillna('').radd(s1+'-') 吗？
所以更新了。我使用的 df 是另一个 df 的子 df，索引被弄乱了。当我使用.reset_index(drop=True) 重置索引时，@anky 提供的代码有效。所以问题出在索引上。