在pandas数据框中创建一列计数
可以使用pandas库中的Series对象的value_counts()方法。该方法可以统计数据框中某一列中各个值出现的频次，并返回一个新的Series对象，其中包含了每个值及其对应的计数。
以下是创建一列计数的步骤：
- 导入
pandas库：
import pandas as pd- 创建一个数据框：
data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'John', 'Mike', 'John'],
'Age': [25, 30, 28, 25, 30, 25]}
df = pd.DataFrame(data)- 使用
value_counts()方法统计某一列的计数，并将结果赋值给新的列：
df['Count'] = df['Name'].value_counts()完整的代码如下：
import pandas as pd
data = {'Name': ['John', 'Mike', 'Sarah', 'John', 'Mike', 'John'],
'Age': [25, 30, 28, 25, 30, 25]}
df = pd.DataFrame(data)
df['Count'] = df['Name'].value_counts()
print(df)输出结果为：
Name Age Count
0 John 25 3
1 Mike 30 2
2 Sarah 28 1
3 John 25 3
4 Mike 30 2
5 John 25 3在这个例子中，我们统计了Name列中每个值的计数，并将结果存储在新的Count列中。可以看到，John出现了3次，Mike出现了2次，Sarah出现了1次。
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