複数のカテゴリで発生するシーケンス

Question

これを行うには長い時間がかかりましたが、私は立ち往生しました。 私は多くの機械で箱を生産しており、各箱には品物が入っています。 すべてのアイテム、ボックスにはシリアルタグが付けられています。

画像の結果としてbox_snに基づいてシーケンスカウントを生成したいとします。

私はpandas dataframe solution or and excelフォーミュラを望みます。どの専門家が私にこれを解決するためのヒントを与えることができますか？ ありがとうございます。

に編集： 私は下の写真のような単一のcatergoriesに基づいてシーケンス番号を生成することが可能です。 式：G2 = IF（B2 <> B1、G1 + 1、G1） これはbox_snのシーケンスを続行しますが、マシンBのbox_snがシーケンスを再開します。

2： これは私のtemp_readingの最終結果です。どうもありがとうございました。

Answer 1

あなたの編集に基づいて、Excelのソリューションは、（列Fに入力された）されます：パンダで

=IF(A2<>A1,1,IF(B2=B1,F1,F1+1)) 

Answer 2

df = pd.read_excel(path) 

を使用してデータを読んだ後、あなたが行うことができ、同じように聞こえる：

df.groupby('box_sn').size() 

IIUCとあなたの目標はbox_snあたりの項目数を取得するのですか？

Answer 3

：

まず、データフレーム作成：

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({ 
     'machine': ['A','A','A','A','B','B','B','B','B','B'], 
     'box_sn': ['A3','A3','A5','A5','B1','B1','B2','B2','B3','B3'], 
     'item_sn': ['i1','i2','i3','i4','i1','i2','i3','i4','i5','i6'] 
    }) 

を

第2のは、1台のマシンで動作します（B）：

dfB = df[df.machine == 'B'] 
(dfB['box_sn'].shift() != dfB['box_sn']).cumsum() 

cumsumは、ボックスのシリアル番号が変更されるたびに増分します。 （これはシリアル番号が注文されていることを前提としています。そうでなければsort_valuesを使用できます。）

第三、groupbyを経由して、全体のデータフレームに上記を適用します。

def sequence(df1): 
    return (df1['box_sn'].shift() != df1['box_sn']).cumsum() 
df_sequence = df.groupby('machine').apply(sequence) 

これは出力（私たちは、ほとんどそこにいる）である：

In [17]: df_sequence 
Out[17]: 
machine 
A  0 1 
     1 1 
     2 2 
     3 2 
B  4 1 
     5 1 
     6 2 
     7 2 
     8 3 
     9 3 

第四、我々インデックスの最初のレベル（A、B）を削除してから、結果を元のデータフレームに含める必要があります。

df_sequence.index = df_sequence.index.droplevel(0) 
df['sequence'] = df_sequence