我是编程和熊猫的新手。因此，请不要做出严格的判断，对不起我的解释。
我基本上有两个列（DM1_ID，DM2_ID），并且我需要基于这两列值创建一个新列（'NewID'）。基本上，我正在为这两列创建一个新的ID。在这里，首先评估第一列中的值，然后获取该值并将其放入“ NewID”列中。另外，当我们这样做时，需要考虑DM2_ID，并且当该ID出现在DM1_ID中时，我需要在NewID列中提供相同的DM1_ID。
例如，在0的索引中，DM1_ID为1和DM2_ID为6，我需要将1作为两个ID的NewID。当DM1_ID达到6（索引15）时，无论在DM2_ID中是什么，我都必须给1作为NewID，因为我同时给了DM1_ID 1和DM1_ID6。所以它将是1。此外，我需要考虑DM2_ID以供以后使用和它也将是1。（索引15 DM1_ID 6和DM2_ID 45，因为我已经为1和6都将newId设置为1，所以我必须为DM1_ID 6设置为1。同样对于45，我需要给1作为NewID（索引21）。）
#I have a large table like this
DM1_ID DM2_ID
0 1 6
1 1 7
2 1 15
3 2 5
4 2 10
5 3 21
6 3 28
7 3 32
8 3 35
9 4 39
10 5 2
11 5 10
12 6 1
13 6 7
14 6 15
15 6 45
16 6 55
17 7 1
18 7 6
19 7 15
20 10 75
21 45 120
#I need to create this table
DM1_ID DM2_ID abc
0 1 6 1
1 1 7 1
2 1 15 1
3 2 5 2
4 2 10 2
5 3 21 3
6 3 28 3
7 3 32 3
8 3 35 3
9 4 39 4
10 5 2 2
11 5 10 2
12 6 1 1
13 6 7 1
14 6 15 1
15 6 45 1
16 6 55 1
17 7 1 1
18 7 6 1
19 7 15 1
20 10 75 2
21 45 120 1
Any help would be appreciated. Thanks.
实现目标的一种方法是先保留您的ID。然后，一旦满足条件，您就可以使用此持久化映射表/词典来分配唯一ID。我在字典中提供了一个示例，如下所示，但是您也可以使用数据库或JSON文件来持久存储给定的ID：
df['pairs'] = df.apply(lambda x: [x[0], x[1]], axis=1)
pairs = df['pairs'].tolist()
u = {}
u_ = {}
for p in pairs:
if u:
if not u_:
u_ = u.copy()
else:
u = u_.copy()
for k in list(u.keys()):
if any(x in u[k] for x in p):
u_.update(
{
k: list(set(u[k] + p))
}
)
else:
pass
vals = [j for i in list(u.values()) for j in i]
if u == u_ and not any(x in vals for x in p):
n = max(list(u_.keys())) + 1
u_[n] = p
else:
pass
else:
u[1] = p
u_
输出：
{1: [1, 6, 7, 45, 15, 55, 120],
2: [75, 2, 10, 5],
3: [32, 35, 3, 21, 28],
4: [4, 39]}
现在让我们应用一个函数，该函数根据在上一步中创建的字典为每行分配新的ID：
f = lambda x: next(k for k,v in u_.items() if any(i in v for i in x))
df['new_ID'] = df['pairs'].apply(f)
df.drop('pairs', axis=1, inplace=True)
df
输出：
DM1_ID DM2_ID new_ID
0 1 6 1
1 1 7 1
2 1 15 1
3 2 5 2
4 2 10 2
5 3 21 3
6 3 28 3
7 3 32 3
8 3 35 3
9 4 39 4
10 5 2 2
11 5 10 2
12 6 1 1
13 6 7 1
14 6 15 1
15 6 45 1
16 6 55 1
17 7 1 1
18 7 6 1
19 7 15 1
20 10 75 2
21 45 120 1
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