我有一个ID列为dtype Object（包含INT和STR）的数据框，因此我试图用np.where下一个最高编号依次替换它们中的每一个。但是由于某些原因，在下面的示例中，它只是替换2个字符串之一，我不知道为什么？
df = pd.DataFrame({'IDstr':['480610_ABC_087', '78910_ABC_087','4806105017087','414149'],
'IDint':[ 0, 0, 4806105017087, 414149]})
print (df)
unique_str_IDs = df['IDstr'][df['IDstr'].str.contains("ABC", na=False)].unique()
for i in range(len(unique_str_IDs)):
df['SKUintTEST']=np.where(df['IDstr'] == unique_str_IDs[i].strip(),
df['SKUint_y'].max()+i+1, df['SKUint_y'])
有人知道吗？
您可以使用map以递增方式为每个唯一ID创建的字典，然后fillna对未映射的行使用原始值：
df = pd.DataFrame({'IDstr':['480610_ABC_087', '78910_ABC_087','4806105017087','414149'],
'IDint':[ 0, 0, 4806105017087, 414149],
'SKUint_y': range(10,14)})
unique_str_IDs = df.loc[df['IDstr'].str.contains("ABC", na=False), 'IDstr'].unique()
df['SKUintTEST'] = df['IDstr'].map({idx:i for i, idx in enumerate(unique_str_IDs, df.SKUint_y.max()+1)})\
.fillna(df.SKUint_y)
print (df)
IDstr IDint SKUint_y SKUintTEST
0 480610_ABC_087 0 10 14.0
1 78910_ABC_087 0 11 15.0
2 4806105017087 4806105017087 12 12.0
3 414149 414149 13 13.0
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