如果条件满足 pandas，则根据另一列的升序将字符添加到列

Question

陷入 pandas 的数据问题。参见以下数据：| Product | Level | Cost | --------- ------- ------| Prod_A  | L1    | 100  || Prod_A  | L1    | 100  || Prod_A  | L1    | 200  || Prod_A  | L2    | 100  || Prod_A  | L3    | 100  || Prod_B  | L1    | 150  || Prod_B  | L1    | 150  || Prod_B  | L2    | 200  || Prod_B  | L2    | 300  || Prod_C  | L3    | 100  |规则是：每个独特的（产品、级别）组合只有一个成本。如果每个唯一（产品、级别）组合有多个成本，则根据成本值（L1 A 是最小成本）在级别值（L1 A、L1 B 等）中添加一个字母。如果（产品，级别）组合具有唯一的成本，则不执行任何操作。期望的输出：| Product | Level | Cost | --------- ------- ------| Prod_A  | L1 A  | 100  || Prod_A  | L1 A  | 100  || Prod_A  | L1 B  | 200  || Prod_A  | L2    | 100  || Prod_A  | L3    | 100  || Prod_B  | L1    | 150  || Prod_B  | L1    | 150  || Prod_B  | L2 A  | 200  || Prod_B  | L2 B  | 300  || Prod_C  | L3    | 100  |

Answer 1

这是一种方法：

charlist='ABCDEFG'

dd = {k:' '+v for k, v in enumerate(charlist)}

df['Level'] += df.groupby(['Product', 'Level'])['Cost']\

                 .transform(lambda x: x.factorize()[0] if x.nunique()>1 else -1)\

                 .map(dd).fillna('')

输出：

  Product Level  Cost

0  Prod_A  L1 A   100

1  Prod_A  L1 A   100

2  Prod_A  L1 B   200

3  Prod_A    L2   100

4  Prod_A    L3   100

5  Prod_B    L1   150

6  Prod_B    L1   150

7  Prod_B  L2 A   200

8  Prod_B  L2 B   300

9  Prod_C    L3   100

细节：

首先，创建要附加的字符的字典。

然后groupby使用transform唯一的“编码”每个成本的产品和级别pd.Series.factorize，如果只有一个成本金额，则使用 -1。

最后，使用字典映射“编码”成本的结果并用空白字符串填充。