Последовательность появления нескольких учетных записей

Question

Я пробовал длинный длинный час, чтобы сделать это, но я застрял. У меня есть много машин, которые производят коробки, каждая коробка содержит элементы. Все предметы, коробки серийно помечены.

Я хочу создать подсчет последовательности, основанный на box_sn, как результат изображения.

Я хочу, чтобы решение pandas dataframe или формула excel. могут ли какие-нибудь эксперты дать мне подсказки, чтобы решить это? спасибо.

отредактирован: я могу генерировать номер последовательности на основе одиночных catergories как на рисунке ниже. с формулой: G2 = IF (B2 <> B1, G1 + 1, G1) это продолжит последовательность box_sn, но я хочу, чтобы машина B box_sn перезапустила последовательность.

отредактировано 2: Это окончательный результат моего temp_reading. Большое спасибо.

Answer 1

На основе вашего редактирования, раствор Excel будет (вводится в колонку F):

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

Answer 2

Похоже, после прочтения данных с помощью

df = pd.read_excel(path) 

вы могли бы сделать:

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

IIUC и ваша цель состоит в том, чтобы получить количество элементов в box_sn?

Answer 3

С пандами:

Первый, создать фрейм данных:

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'] 
    }) 

Второй, работа с одной машиной (здесь B):

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

cumsum При каждом изменении серийного номера коробки - это то, что вы хотите. (Предполагается, что порядковые номера заказаны, в противном случае вы можете использовать sort_values.)

Третий, применять выше всего dataframe через groupby:

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

Это выход (мы почти там):

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 

Четвертый, мы необходимо отбросить первый уровень индекса (A, B), прежде чем мы включим результат в исходный фрейм данных:

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