将不同位置的人分配到一个组中

Question

我有一个熊猫数据框，其中包含生活在不同位置（纬度，经度，楼层号）的人们。我想将3个人分配到一个小组中。组应从1到n编号。重要提示：这3个人在纬度，经度和楼层上共享不同位置。这意味着，在此过程结束时，每个人都被分配到一个特定的组。我的数据框的长度为9的倍数（例如18个人）。

示例：

这是我的数据框：

array_data=([[ 50.56419  ,   8.67667  ,   2.       , 160.       ],
   [ 50.5740356,   8.6718179,   1.       ,   5.       ],
   [ 50.5746321,   8.6831284,   3.       , 202.       ],
   [ 50.5747453,   8.6765588,   4.       , 119.       ],
   [ 50.5748992,   8.6611471,   2.       , 260.       ],
   [ 50.5748992,   8.6611471,   3.       , 102.       ],
   [ 50.575    ,   8.65985  ,   2.       , 267.       ],
   [ 50.5751   ,   8.66027  ,   2.       ,   7.       ],
   [ 50.5751   ,   8.66027  ,   2.       ,  56.       ],
   [ 50.57536  ,   8.67741  ,   1.       , 194.       ],
   [ 50.57536  ,   8.67741  ,   1.       , 282.       ],
   [ 50.5755255,   8.6884584,   0.       , 276.       ],
   [ 50.5755273,   8.674282 ,   3.       , 167.       ],
   [ 50.57553  ,   8.6826   ,   2.       , 273.       ],
   [ 50.5755973,   8.6847492,   0.       , 168.       ],
   [ 50.5756757,   8.6846139,   4.       , 255.       ],
   [ 50.57572  ,   8.65965  ,   0.       ,  66.       ],
   [ 50.57591  ,   8.68175  ,   1.       , 187.       ]])

all_persons = pd.DataFrame(data=array_data) # convert back to dataframe

all_persons.rename(columns={0: 'latitude', 1: 'longitude', 2:'floor', 3:'id'}, inplace=True) # rename columns

如何创建此列？如您所见，我的方法无法正常工作。

• 这是我的方法：Google Colab Link to my solution

Answer 1

temp = ()
temp += (pd.concat([df.loc[users group 1]], keys=[1], names=['group']),)
temp += (pd.concat([df.loc[users group 2]], keys=[2], names=['group']),)
temp += (pd.concat([df.loc[users group 3]], keys=[3], names=['group']),)

df = pd.concat(temp)

当然，您可以循环执行此操作，并以更优雅的方式找到所需的用户。