本文介绍如何对多级索引（如 `place_id` 和 `position_id`）数据，按每个 `place_id` 独立地将 `position_id` 映射为从 1 开始的连续整数 `location`，实现每组内位置的标准化重编号。
在实际数据分析中，原始 position_id 往往是全局唯一但不连续（例如 place 1 对应 1–4，place 2 对应 6–9），而业务需求常需将其转换为每组内从 1 开始的局部序号（即 location）。这种操作本质是按 place_id 分组后，对 position_id 进行组内排序并赋予秩次（rank）或顺序编号（cumcount），而非依赖硬编码的偏移量（如 position - 5），后者难以泛化且易出错。
✅ 推荐做法：使用 groupby().cumcount() + 1
这是最简洁、可扩展、健壮的方案：
# 假设 filterd_df 是你已有的 Series，索引为 MultiIndex (place_id, position_id)
# 先将其转为 DataFrame 便于操作（若仍为 Series）
df_reset = filterd_df.reset_index(name='count')
# 按 place_id 分组，对 position_id 组内升序排序后编号（从 0 开始 → +1 得到 location）
df_reset['location'] = (
df_reset.sort_values(['place_id', 'position_id'])
.groupby('place_id')
.cumcount() + 1
)
print(df_reset[['place_id', 'position_id', 'count', 'location']])输出示例：
place_id position_id count location 0 1 1 1234 1 1 1 2 7000 2 2 1 3 8000 3 3 1 4 10000 4 4 2 6 4111 1 5 2 7 9875 2 6 2 8 9900 3 7 2 9 1000 4
? 关键说明：
- sort_values(['place_id', 'position_id']) 确保每组内 position_id 按逻辑顺序排列（即使原始数据乱序也可靠）；
- groupby('place_id').cumcount() + 1 为每组生成从 1 开始的连续整数，完全脱离具体数值映射规则；
- 此方法天然支持任意数量的 place_id 和任意 position_id 取值（如含缺失、跳变、负数等），无需手动编写 if/elif 分支。
⚠️ 注意事项：
- 若你的 filterd_df 是 Series（带 MultiIndex），务必先用 .reset_index() 转为 DataFrame 再操作，否则 apply 或 cumcount 在 Series 上行为受限；
- 避免使用 apply + 自定义函数（如原答案中的 map_position_to_location），它效率低、不可扩展，且当 place_id 增加时需反复修改逻辑；
- 如需保留原始 MultiIndex 结构，最后可用 set_index(['place_id', 'position_id']) 恢复。
总结：用 sort_values + groupby().cumcount() + 1 实现组内位置标准化，是 Pandas 中处理此类“子组重编号”任务的标准、高效、可维护解法。
