Вообще-то, если данные уже представлены в Pandas, значит скорее всего - это DataFrame. Как вам уже писали, на этом сайте принято данные представлять так, что-бы другие могди легко промоделировать ваш скрипт. Странно, что вы этого не сделали, ну да ладно, наверное вы очень заняты:
df1=pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],
'name':['Оператор фронтального погрузчика',
'Оператор фронтального погрузчика',
'Продавец продовольственных товаров',
'Продавец продовольственных товаров',
'Оператор фронтального погрузчика']})
После этого задача решается в одну строчку:
from sklearn import preprocessing
df1['group']= preprocessing.LabelEncoder().fit_transform(df1['name'])
Результат:
id name group
0 1 Оператор фронтального погрузчика 0
1 2 Оператор фронтального погрузчика 0
2 3 Продавец продовольственных товаров 1
3 4 Продавец продовольственных товаров 1
4 5 Оператор фронтального погрузчика 0
Или, если группы вам надо именно 1,2,3.... то вот так:
df1['group']= preprocessing.LabelEncoder().fit_transform(df1['name'])+1
id name group
0 1 Оператор фронтального погрузчика 1
1 2 Оператор фронтального погрузчика 1
2 3 Продавец продовольственных товаров 2
3 4 Продавец продовольственных товаров 2
4 5 Оператор фронтального погрузчика 1
И никаких дополнительных DataFrame и извращений с циклами.