pandas 实现row_number

pandas可以通过sort_values和groupby方法实现类似于SQL中的row_number()函数的功能。具体实现方法如下：
df['row_num'] = df.sort_values(['id', 'msg_ts'], ascending=True).groupby(['id', 'topic']).cumcount() + 1
其中，sort_values方法用于按照指定的列进行排序，groupby方法用于按照指定的列进行分组，cumcount方法用于计算每个分组内的行数，并加1作为新的一列row_num的值。

举个例子，假设我们有一个数据框df，其中包含id、topic和msg_ts三列，我们想要按照id和msg_ts两列进行排序，并在每个id和topic的分组内计算行数，可以使用上述代码实现。

相关问题

pnadas怎么实现row_number()over(partition by)

在pandas中，可以使用`rank()`函数来实现类似于SQL中的`row_number() over(partition by)`的功能。`rank()`函数可以计算每个分组内的排名，并返回一个新的列。

下面是一个示例代码，演示如何使用`rank()`函数实现`row_number() over(partition by)`：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C'],
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用rank()函数计算每个分组内的排名
df['row_number'] = df.groupby('group')['value'].rank(method='first')

print(df)

输出结果如下：

  group  value  row_number
0     A      1         1.0
1     A      2         2.0
2     B      3         1.0
3     B      4         2.0
4     B      5         3.0
5     C      6         1.0

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含"group"和"value"两列的DataFrame。然后，使用`groupby()`函数按照"group"列进行分组，并使用`rank()`函数计算每个分组内"value"列的排名。最后，将计算得到的排名结果赋值给新的列"row_number"。

import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='sheet_name') # 选择特定的列，筛选不为空的行 filtered_df = df[df['请求分类'].notnull()] # 创建列表保存接口名称和所在行数 interface_info = [] # 遍历筛选后的DataFrame，获取接口名称和行号 for index, row in filtered_df.iterrows(): interface_name = row['接口名称'] row_number = index + 2 # 行号从2开始（索引从0开始） interface_info.append((interface_name, row_number)) # 打印接口名称及所在行数 for interface_name, row_number in interface_info: print(f"接口名称：{interface_name}，所在行数：{row_number}") 将filtered_df 也放在列表里

要将筛选后的DataFrame `filtered_df` 以及它们所在的行数放入列表中，可以在遍历过程中将每一行的数据和行号存入列表。下面是修改后的代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('filename.xlsx', sheet_name='sheet_name')

# 选择特定的列，筛选不为空的行
filtered_df = df[df['请求分类'].notnull()]

# 创建列表保存接口名称、所在行数和对应行数据
interface_info = []

# 遍历筛选后的DataFrame，获取接口名称、行号和对应行数据
for index, row in filtered_df.iterrows():
    interface_name = row['接口名称']
    row_number = index + 2  # 行号从2开始（索引从0开始）
    interface_data = row.tolist()  # 将该行数据转换为列表形式
    interface_info.append((interface_name, row_number, interface_data))

# 打印接口名称、所在行数和对应行数据
for interface_name, row_number, interface_data in interface_info:
    print(f"接口名称：{interface_name}，所在行数：{row_number}")
    print(f"对应行数据：{interface_data}")

在上面的代码中，我们创建了一个空列表`interface_info`用于保存接口名称、所在行数和对应行数据。然后，在遍历`filtered_df`的过程中，除了获取接口名称和行号外，还使用`tolist()`方法将该行数据转换为列表形式，并将它们作为元组`(interface_name, row_number, interface_data)`添加到`interface_info`列表中。最后，通过遍历`interface_info`列表，分别打印接口名称、所在行数和对应行数据。

请注意，根据Excel文件的结构和内容，某些数据类型可能无法直接转换为列表，可能需要进行适当的转换或处理。

请确保已经安装了`pandas`库，可以使用`pip install pandas`来进行安装。