使用Python和Pandas为数据列添加连续序号，且相同数据共用同一序号
许多数据分析任务需要对数据进行分组编号，尤其是在需要根据数据列值的变化来标记不同数据段时。本文介绍一种高效的Python和Pandas方法，实现为数据列添加序号，并使相同数值共享同一序号，不同数值序号递增。
目标是根据数据列，生成一个序号列，连续相同的数值拥有相同序号，不同的数值序号递增。例如，连续四个“24”，其序号都应相同。
解决方法的关键在于识别数据列中数值变化的位置。Pandas的diff()方法可以计算数据列中相邻元素的差值，判断差值是否为0。差值为0表示数据不变，使用相同序号；差值不为0表示数据变化，序号递增。
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以下代码示例演示了该功能：
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)print(df)
代码首先创建包含’data’列的Pandas DataFrame。然后，df['data'].diff() != 0 生成一个布尔型序列，指示数据是否发生变化。np.cumsum() 对此序列进行累加，得到最终的序号列’序号’。运行结果与预期一致，成功地为数据列添加了序号，相同数据拥有相同序号。
这种方法简便地为数据列添加序号，相同数据共享同一序号，方便后续数据分析和处理。
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