Pandas根据计数和来自另一个数据帧的条件创建新列

Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据处理、清洗、分析和可视化等操作。

根据计数和来自另一个数据帧的条件创建新列，可以通过以下步骤实现：

导入Pandas库：

import pandas as pd

创建两个数据帧（DataFrame）：

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'D': [11, 12, 13, 14, 15]})

使用groupby函数对df1进行分组，并计算每个分组中满足条件的数量：

counts = df1.groupby('A').apply(lambda x: (x['B'] > 7).sum())

将计数结果添加到df2中作为新列：

df2['Counts'] = df2['C'].map(counts)

完整的代码示例如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [1, 2, 3, 4, 5],
                    'D': [11, 12, 13, 14, 15]})

counts = df1.groupby('A').apply(lambda x: (x['B'] > 7).sum())
df2['Counts'] = df2['C'].map(counts)

print(df2)

这段代码的作用是根据df1中满足条件（B列的值大于7）的数量，创建一个新列Counts，并将计数结果添加到df2中。最后打印输出df2的内容。

这个功能在数据分析和处理中非常常见，可以用于统计某个条件在不同数据集中的出现次数，并将结果合并到另一个数据集中进行进一步分析和可视化。

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