为 pandas 中的列添加具有重复值的数字

我有一个像这样的数据框：

df:
col1     col2
 1        pqr
 3        abc
 2        pqr
 4        xyz
 1        pqr

我发现有重复的值及其 pqr。我想在 pqr 发生的地方添加 1,2,3。我想要实现的最终数据框是：

df1
col1      col2
 1        pqr1
 3        abc
 2        pqr2
 4        xyz
 1        pqr3

如何高效地做到这一点

Use duplicated http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.duplicated.html with keep=False对于所有重复行并添加由创建的计数器cumcount http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.core.groupby.GroupBy.cumcount.html:

mask = df['col2'].duplicated(keep=False)
df.loc[mask, 'col2'] += df.groupby('col2').cumcount().add(1).astype(str)

Or:

df['col2'] = np.where(df['col2'].duplicated(keep=False), 
                      df['col2'] + df.groupby('col2').cumcount().add(1).astype(str),
                      df['col2'])
print (df)
   col1  col2
0     1  pqr1
1     3   abc
2     2  pqr2
3     4   xyz
4     1  pqr3

如果只需要相同的pqr values:

mask = df['col2'] == 'pqr'
df.loc[mask, 'col2'] += pd.Series(np.arange(1, mask.sum() + 1),
                                  index=df.index[mask]).astype(str)
print (df)
   col1  col2
0     1  pqr1
1     3   abc
2     2  pqr2
3     4   xyz
4     1  pqr3