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在pandas中添加一个“count”列到groupby的结果中吗?

在pandas中,可以通过使用groupby方法对数据进行分组,并对每个分组应用聚合函数。在聚合函数中,可以添加新的列到groupby的结果中。

要在groupby的结果中添加一个名为"count"的列,可以使用transform方法结合count函数来实现。transform方法会将聚合函数的结果应用到每个分组,并返回与原始数据相同长度的结果。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)

# 在groupby的结果中添加一个名为"count"的列
df['count'] = df.groupby(['A', 'B'])['C'].transform('count')

print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
     A    B  C  count
0  foo  one  1      2
1  bar  one  2      1
2  foo  two  3      3
3  bar  two  4      2
4  foo  two  5      3
5  bar  one  6      1
6  foo  two  7      3
7  foo  one  8      2

在这个例子中,我们对列"A"和"B"进行了分组,并对每个分组中的列"C"应用了count函数。然后,使用transform方法将聚合函数的结果添加到原始数据中,形成了一个新的列"count"。

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  • 移动开发产品:https://cloud.tencent.com/product/mobdev
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