我有一个像这样的大熊猫数据框：
log apple watermelon orange lemon grapes
1 1 1 yes 0 0
1 2 0 1 0 0
1 True 0 0 0 2
2 0 0 0 0 2
2 1 1 yes 0 0
2 0 0 0 0 2
2 0 0 0 0 2
3 True 0 0 0 2
4 0 0 0 0 2.1
4 0 0 0 0 2.1
如何标记相同的行，例如：
log apple watermelon orange lemon grapes ID
1 1 1 yes 0 0 1
1 2 0 1 0 0 2
1 True 0 0 0 2 3
2 0 0 0 0 2 4
2 1 1 yes 0 0 1
2 0 0 0 0 2 4
2 0 0 0 0 2 4
3 True 0 0 0 2 3
4 0 0 0 0 2.1 5
4 0 0 0 0 2.1 5
我尝试过了：
df['ID']=df.groupby('log')[df.columns].transform('ID')
And
df['personid'] = df['log'].clip_upper(2) - 2*d.duplicated(subset='apple')
df
然而，上面的方法不起作用，因为我确实有很多列。
但它没有给我预期的输出。知道如何对这个数据框进行分组和标记吗？
Given
x = io.StringIO("""log apple watermelon orange lemon grapes
1 1 1 yes 0 0
1 2 0 1 0 0
1 True 0 0 0 2
2 0 0 0 0 2
2 1 1 yes 0 0
2 0 0 0 0 2
2 0 0 0 0 2
3 True 0 0 0 2
4 0 0 0 0 2.1
4 0 0 0 0 2.1""")
df2 = pd.read_table(x, delim_whitespace=True)
您可以先使用transform用元组来制作每一行hashable并进行比较，然后使用索引和range创建唯一的 id
f = df2.transform(tuple,1).to_frame()
k = f.groupby(0).sum()
k['id'] = range(1,len(k.index)+1)
最后
df2['temp_key'] = f[0]
df2 = df2.set_index('temp_key')
df2['id'] = k.id
df2.reset_index().drop('temp_key', 1)
log apple watermelon orange lemon grapes id
0 1 1 1 yes 0 0.0 1
1 1 2 0 1 0 0.0 2
2 1 True 0 0 0 2.0 3
3 2 0 0 0 0 2.0 4
4 2 1 1 yes 0 0.0 5
5 2 0 0 0 0 2.0 4
6 2 0 0 0 0 2.0 4
7 3 True 0 0 0 2.0 6
8 4 0 0 0 0 2.1 7
9 4 0 0 0 0 2.1 7
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