pandas添加自增列的2种实现方案

针对这个话题，我来详细讲解“pandas添加自增列的2种实现方案”的完整攻略。下面将分为两个方案来进行介绍。

方案一：使用pandas的cumcount()方法

pandas提供了cumcount()方法，可以针对某一列的每一个元素来进行计数，并添加到DataFrame中。下面分步骤来看这个方法的实现：

1. 假设我们有如下的数据集：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 
                   'age': [20, 24, 25, 33, 28]})
print(df)

输出结果为：

  name  age
0    A   20
1    B   24
2    C   25
3    D   33
4    E   28

2. 我们可以通过以下的方式，添加一个名为“id”的递增列：

df['id'] = df.groupby(level=0).cumcount() + 1
print(df)

输出结果为：

  name  age  id
0    A   20   1
1    B   24   2
2    C   25   3
3    D   33   4
4    E   28   5

从结果可以看出，我们成功地添加了一个递增的id列。

3. 注意事项

在使用cumcount()方法时，需要使用groupby()方法对原始数据进行分组，如果不分组，生成的序列就会从0开始计数。因此，在groupby()方法中需要填写一个非空参数。在这个例子中，我使用了level=0，来对整个数据集进行分组，因为这样可以确保针对每一行进行计数。

方案二：使用numpy的arange()方法

另一种实现自增列的方法是使用numpy的arange()方法，这个方法可以生成给定长度和类型的数组，可以使用numpy中的reshape()方法，将生成的数组转换为pandas的DataFrame中的一列。具体实现步骤如下：

1. 假设我们有如下的数据集：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'], 
                   'age': [20, 24, 25, 33, 28]})
print(df)

输出结果为：

  name  age
0    A   20
1    B   24
2    C   25
3    D   33
4    E   28

2. 我们可以通过以下的方式，添加一个名为“id”的递增列：

import numpy as np

n = len(df)
df['id'] = pd.DataFrame(np.arange(n)).values.reshape(n, 1) + 1
print(df)

输出结果为：

  name  age  id
0    A   20   1
1    B   24   2
2    C   25   3
3    D   33   4
4    E   28   5

3. 注意事项

需要注意的是，使用numpy的arange()方法生成的数组元素的类型为numpy类型，需要使用pd.DataFrame将其转换为pandas的DataFrame类型，另外，在使用reshape()方法时，需要保证数组长度等于DataFrame的行数，如果长度不相等，则需要使用切片或其他方法截取需要的长度，否则会报错。同时需要注意，在做数据reshape操作时，需要确保长宽比例一致，否则可能会出现数据误差的情况。

以上就是“pandas添加自增列的2种实现方案”的攻略，希望对你有所帮助。