高效处理重复数据：为Pandas数据列添加连续序号
在数据分析中，常常需要根据数据列的值，生成一列连续序号，且要求相同的值拥有相同的序号，不同值则序号递增。本文将演示如何使用Python的Pandas库高效实现此功能。
问题描述：
给定一列数据，需要生成对应的序号列。如果数据列中相邻值相同，则赋予相同的序号；如果相邻值不同，则序号递增。例如，数据列[11, 21, 24, 24, 24, 25, 25]，生成的序号列应为[1, 2, 3, 3, 3, 4, 4]。
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解决方案：
利用Pandas和NumPy库，我们可以简洁地解决这个问题。以下代码展示了具体实现：
import numpy as npimport pandas as pddata = [11, 21, 24, 24, 24, 24, 25, 25, 26, 26, 26, 26, 23, 26, 26, 26, 26, 20, 26, 26, 26, 26]df = pd.DataFrame({'data': data})df['序号'] = np.cumsum(df['data'].diff() != 0) +1print(df)
代码首先创建一个包含数据列’data’的Pandas DataFrame。核心代码df['序号'] = np.cumsum(df['data'].diff() != 0) + 1 计算数据列的差分，判断相邻数据是否相同，并对布尔值结果进行累加，实现序号递增。最后加1是为了序号从1开始。最终结果如下：
data 序号0 11 11 21 22 24 33 24 34 24 35 24 36 25 47 25 48 26 59 26 510 26 511 26 512 23 613 26 714 26 715 26 716 26 717 20 818 26 919 26 920 26 921 26 9
这段代码简洁高效地实现了为数据列添加连续序号的功能，满足了题目要求。
以上就是如何用Python高效地为数据列添加连续序号，使相同值拥有相同序号？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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