Pandas Dataframe - 증분 값 생성

Question

내 워크 플로에는 4 개의 열이있는 복수의 CSV가 있습니다 OID, value, count, unique_id. 나는 unique_id 컬럼 아래에서 증가 값을 생성하는 방법을 알아 내려고하고있다. apply()을 사용하면 df.apply(lambda x : x + 1) #where x = 0과 같은 작업을 수행 할 수 있으며 unique_id 아래의 모든 값이 1이됩니다. 그러나 apply()을 사용하여 특정 열의 각 행에 점진적으로 값을 생성하는 방법에 대해 혼란 스럽습니다.

# Current Dataframe 
    OID Value Count unique_id 
0 -1  1  5   0 
1 -1  2  46   0 
2 -1  3  32   0 
3 -1  4  3   0 
4 -1  5  17   0 

# Trying to accomplish 
    OID Value Count unique_id 
0 -1  1  5   0 
1 -1  2  46   1 
2 -1  3  32   2 
3 -1  4  3   3 
4 -1  5  17   4 

샘플 코드 (I 구문이 잘못 이해하지만, 내가 달성하기 위해 노력하고있는 무슨 약) :

def numbers(): 
    for index, row in RG_Res_df.iterrows(): 
     return index 

RG_Res_df = RG_Res_df['unique_id'].apply(numbers) 

Answer 1

루프를하지 그냥 직접에 NumPy와 배열을 할당 할 수 있습니다 np.arange를 사용하여 여기서, ID를 생성하고 여기 RangeIndex를 사용 df.shape[0]

In [113]: 
df['unique_id'] = np.arange(df.shape[0]) 
df 

Out[113]: 
    OID Value Count unique_id 
0 -1  1  5   0 
1 -1  2  46   1 
2 -1  3  32   2 
3 -1  4  3   3 
4 -1  5  17   4 

순수 팬더 방법 될 행 NUM 합격 기본 start은 0 그래서 우리는 stop=df.shape[0]을 통과 할 필요가있다 :

In [114]: 
df['unique_id'] = pd.RangeIndex(stop=df.shape[0]) 
df 

Out[114]: 
    OID Value Count unique_id 
0 -1  1  5   0 
1 -1  2  46   1 
2 -1  3  32   2 
3 -1  4  3   3 
4 -1  5  17   4