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：

1. 每个独特的（产品、级别）组合只有一个成本。

2. 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。

3. 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  Cost0  Prod_A  L1 A   1001  Prod_A  L1 A   1002  Prod_A  L1 B   2003  Prod_A    L2   1004  Prod_A    L3   1005  Prod_B    L1   1506  Prod_B    L1   1507  Prod_B  L2 A   2008  Prod_B  L2 B   3009  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。