我试图计算几个组的行号，只有当当前行的分类值与以前的。
我在考虑计算每个组的布尔级数，然后调用cumsum()，这将给予我所需要的（尽管我毫不怀疑可能有更好的方法）。
我的测试数据集看起来像：

df = pd.DataFrame({
    "id_1": [1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
    "id_2": ["a", "a", "a", "a", "a", "a", "b", "b", "b"],
    "class_1": [1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 2],
    "class_2": [1, 1, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 2] 
})

| id_1| id_2| class_1|二级|
| --|--|--|--|
| 1 |一| 1 | 1 |
| 1 |一| 1 | 1 |
| 1 |一| 1 | 2 |
| 2 |一| 1 | 1 |
| 2 |一| 1 | 2 |
| 2 |一| 1 | 2 |
| 2 |B| 2 | 2 |
| 2 |B| 1 | 1 |
| 2 |B| 2 | 2 |
我想对id列进行分组并比较classification列。
到目前为止，我有：

df["t_id"] = df.groupby(['id_1', 'id_2'], as_index=False)['class_1'].apply(lambda x: (x != x.shift()).cumsum())
df

这将产生如下所示的正确输出：
| id_1| id_2| class_1|二级|t_id|
| --|--|--|--|--|
| 1 |一| 1 | 1 | 1 |
| 1 |一| 1 | 1 | 1 |
| 1 |一| 1 | 2 | 1 |
| 2 |一| 1 | 1 | 1 |
| 2 |一| 1 | 2 | 1 |
| 2 |一| 1 | 2 | 1 |
| 2 |B| 2 | 2 | 1 |
| 2 |B| 1 | 1 | 2 |
| 2 |B| 2 | 2 | 3 |
但是，这只会将class_1列中的每个值与前一行的值进行比较。我无法理解如何将class_2作为比较的一部分。我希望它会像下面这样，但唉，这不工作！

df["t_id"] = df.groupby(["id_1", "id_2"], as_index=False)["class_1", "class_2"].apply(lambda x: ((x["class_1"] != x["class_2"].shift()) or (x["class_2"] != x["class_2"].shift())).cumsum())
df

下面是我在考虑class_和class_2列时所期望的结果：
| id_1| id_2| class_1|二级|t_id|
| --|--|--|--|--|
| 1 |一| 1 | 1 | 1 |
| 1 |一| 1 | 1 | 1 |
| 1 |一| 1 | 2 | 2 |
| 2 |一| 1 | 1 | 1 |
| 2 |一| 1 | 2 | 2 |
| 2 |一| 1 | 2 | 2 |
| 2 |B| 2 | 2 | 1 |
| 2 |B| 1 | 1 | 2 |
| 2 |B| 2 | 2 | 3 |
我使用Python 1.8和Pandas 1.5.3（尽管我可能需要针对Pandas 0.22.1）。
建议欢迎。先谢了。