2016-08-04 70 views
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说我有一个熊猫数据帧像这样:添加UUID对大熊猫DF

df = pd.DataFrame({'Name': ['John Doe', 'Jane Smith', 'John Doe', 'Jane Smith','Jack Dawson','John Doe']}) 
df: 
     Name 
    0 John Doe 
    1 Jane Smith 
    2 John Doe 
    3 Jane Smith 
    4 Jack Dawson 
    5 John Doe 

而且我想与有相同名称是否相同的UUID添加一列。例如,上述数据帧应该成为:

df: 
      Name  UUID 
     0 John Doe 6d07cb5f-7faa-4893-9bad-d85d3c192f52 
     1 Jane Smith a709bd1a-5f98-4d29-81a8-09de6e675b56 
     2 John Doe 6d07cb5f-7faa-4893-9bad-d85d3c192f52 
     3 Jane Smith a709bd1a-5f98-4d29-81a8-09de6e675b56 
     4 Jack Dawson 6a495c95-dd68-4a7c-8109-43c2e32d5d42 
     5 John Doe 6d07cb5f-7faa-4893-9bad-d85d3c192f52 

的UUID的应从uuid.uuid4()函数来生成。

我目前的想法是使用groupby(“Name”)。cumcount()来标识哪些行具有相同的名称和哪些行是不同的。然后,我将创建一个字典,其中包含cumcount的一个关键字和一个uuid的值,并用它来添加uuids到DF。

虽然这将工作,我想知道是否有一个更有效的方法来做到这一点?

回答

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这个怎么样

names = df['Name'].unique() 
for name in names: 
    df.loc[df['Name'] == name, 'UUID'] = uuid.uuid4() 

可以缩短到

for name in df['Name'].unique(): 
    df.loc[df['Name'] == name, 'UUID'] = uuid.uuid4() 
+0

精美的作品。 – unpairestgood

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分组数据帧和应用uuid.uuid4会比通过组循环更有效。既然你想保持你的数据框的原始形状,你应该使用pandas函数transform

使用您的示例数据框,我们将添加一列以便让系列应用transform。由于uuid.uuid4没有任何参数,因此列的内容并不重要。

df = pd.DataFrame({'Name': ['John Doe', 'Jane Smith', 'John Doe', 'Jane Smith','Jack Dawson','John Doe']}) 
df.loc[:, "UUID"] = 1 

现在使用transform

import uuid 
df.loc[:, "UUID"] = df.groupby("Name").UUID.transform(lambda g: uuid.uuid4()) 

+----+--------------+--------------------------------------+ 
| | Name  |     UUID     | 
+----+--------------+--------------------------------------+ 
| 0 | John Doe  | c032c629-b565-4903-be5c-81bf05804717 | 
| 1 | Jane Smith | a5434e69-bd1c-4d29-8b14-3743c06e1941 | 
| 2 | John Doe  | c032c629-b565-4903-be5c-81bf05804717 | 
| 3 | Jane Smith | a5434e69-bd1c-4d29-8b14-3743c06e1941 | 
| 4 | Jack Dawson | 6b843d0f-ba3a-4880-8a84-d98c4af09cc3 | 
| 5 | John Doe  | c032c629-b565-4903-be5c-81bf05804717 | 
+----+--------------+--------------------------------------+ 

uuid.uuid4将被调用多次有不同的组