python dataframe row_number group by

在 Python 中，你可以使用 Pandas 库来进行 DataFrame 的操作，其中包括根据分组计算行号。你可以使用 `groupby` 函数来按照指定的列进行分组，然后使用 `cumcount` 函数来计算每个分组的行号。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
   'group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
   'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
})

# 按照 group 进行分组，并计算行号
df['row_number'] = df.groupby('group').cumcount() + 1

print(df)

这段代码会输出以下结果：

  group  value  row_number
0     A      1           1
1     A      2           2
2     B      3           1
3     B      4           2
4     B      5           3
5     C      6           1
6     C      7           2

其中，`cumcount` 函数会返回每个分组内的行号，从 0 开始计数，因此需要加 1 才能得到正确的行号。

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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"。