Pydatatable 枚举每个组内的行

Pydatatable enumerate rows within each group

给定以下数据表

DT = dt.Frame({'A':['A','A','A','B','B','B'],
               'B':['a','a','b','a','a','a'],
               })

我想创建列 'C',它对 A 列和 B 列中每个组中的行进行编号,如下所示:

     A   B   C
 0   A   a   1
 1   A   a   2
 2   A   b   1
 3   B   a   1
 4   B   a   2
 5   B   a   3

根据 pandas cumcount() 或 rank() 将是选项,但它似乎没有为 pydatatable 定义:

DT = DT[:, f[:].extend({'C': cumcount()}),by(f.A,f.B)]
DT = DT[:, f[:].extend({'C': rank(f.B)}),by(f.A,f.B)]

a) 如何对组内的行进行编号?

b) 是否有包含 pydatatable 当前所有可用函数的综合资源?

这是一个 hack,及时应该有一个内置的方法来进行累积计数,甚至可以利用 itertools 或 python 中的其他高性能工具,同时仍然非常快:

第 1 步:获取列 AB 的计数并导出到列表

result = DT[:, dt.count(), by("A","B")][:,'count'].to_list()

第 2 步:使用 itertools chainlist comprehension 的组合来获取累积计数:

from itertools import chain

cumcount = chain.from_iterable([i+1 for i in range(n)] for n in result[0])

第 3 步:将结果分配回 DT

DT['C'] = dt.Frame(tuple(cumcount))

print(DT)


    A       B   C
   ▪▪▪▪   ▪▪▪▪  ▪▪▪▪
0   A      a    1
1   A      a    2
2   A      b    1
3   B      a    1
4   B      a    2
5   B      a    3
6 rows × 3 columns