有一個數據框數據如下   InsuranceId InsuranceStatus  Date0  Ins1234     DuePayment       2020-06-07 23:59:43.123456+00:001  Ins1234     Successful       2019-06-07 23:59:43.123456+00:002  Ins1234     Successful       2018-06-07 23:59:43.123456+00:003  Ins5678     DuePayment       2020-07-07 22:59:32.123421+00:004  Ins5678     Successful       2019-07-07 22:59:32.123421+00:005  Ins5678     Successful       2018-07-07 22:59:32.123421+00:00嘗試根據 InsuranceId 和 max(Date) 分組創建行號/排名df['RowNum'] = df.groupby('InsuranceId')['InsuranceStatus']['Date'].rank(method="first", ascending=True)and df['RowNum'] = df.groupby(by=['InsuranceId'])['InsuranceStatus']['Date'].transform(lambda x: x.rank())通過引用PANDAS 中類似 SQL 的窗口函數：Python Pandas Dataframe 中的行編號Error: Index Error: Columns status already selected 試圖達到以下輸出   InsuranceId InsuranceStatus  Date                                RowNum0  Ins1234     DuePayment       2020-06-07 23:59:43.123456+00:00    11  Ins1234     Successful       2019-06-07 23:59:43.123456+00:00    22  Ins1234     Successful       2018-06-07 23:59:43.123456+00:00    33  Ins5678     DuePayment       2020-07-07 22:59:32.123421+00:00    14  Ins5678     Successful       2019-07-07 22:59:32.123421+00:00    25  Ins5678     Successful       2018-07-07 22:59:32.123421+00:00    3有什么我想補充的嗎？請提出任何建議最終輸出：   InsuranceId InsuranceStatus  Date                                   Ins1234     DuePayment       2020-06-07 23:59:43.123456+00:00       Ins5678     DuePayment       2020-07-07 22:59:32.123421+00:00