如何将计算列添加到pandas中列的Dataframe计数频率

在pandas中，可以使用value_counts()函数来计算DataFrame中某一列的频率。然后，可以使用assign()函数将计算得到的频率添加为新的计算列。

以下是完善且全面的答案：

将计算列添加到pandas中列的DataFrame计数频率的步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建DataFrame：可以从文件、数据库或其他数据源中读取数据，或者手动创建一个DataFrame对象。
3. 使用value_counts()函数计算频率：df['列名'].value_counts()，其中df是DataFrame对象，列名是要计算频率的列名。
4. 将计算得到的频率添加为新的计算列：使用assign()函数将计算得到的频率赋值给一个新的列名，然后将其添加到DataFrame中。

完整代码示例：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'列名': ['值1', '值2', '值1', '值3', '值2']}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算频率
frequency = df['列名'].value_counts()

# 将频率添加为新的计算列
df = df.assign(频率=df['列名'].map(frequency))

# 打印结果
print(df)

输出结果：

  列名  频率
0  值1   2
1  值2   2
2  值1   2
3  值3   1
4  值2   2

在这个例子中，我们创建了一个包含5个值的DataFrame，然后使用value_counts()函数计算了每个值的频率。接着，我们使用assign()函数将频率添加为新的计算列，并将其命名为"频率"。最后，我们打印了结果DataFrame。

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