我正在使用.size()groupby 结果来计算每个组中有多少项目。
我希望在不手动编辑列名数组的情况下将结果保存到新的列名，怎么做？
这是我尝试过的：
grpd = df.groupby(['A','B'])
grpd['size'] = grpd.size()
grpd
和我得到的错误：
TypeError: 'DataFrameGroupBy' 对象不支持项目分配（在第二行）
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DataFrameGroupBy 对象的.size()内置方法实际上返回具有组大小的 Series 对象，而不是 DataFrame。如果您想要一个 DataFrame，其列是组大小，由组索引，具有自定义名称，您可以使用该.to_frame()方法并将所需的列名称用作其参数。
grpd = df.groupby(['A','B']).size().to_frame('size')
如果您希望这些组再次成为列，您可以.reset_index()在最后添加一个。
于 2016-11-29T17:56:47.803 回答
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你需要- of和以前一样：transform sizelendf
注意：
此处需要在 之后添加一列groupby，否则会出现错误。因为GroupBy.sizecountNaN也是，所以使用什么列并不重要。所有列的工作方式相同。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['x', 'x', 'x','y','y']
, 'B': ['a', 'c', 'c','b','b']})
print (df)
A B
0 x a
1 x c
2 x c
3 y b
4 y b
df['size'] = df.groupby(['A', 'B'])['A'].transform('size')
print (df)
A B size
0 x a 1
1 x c 2
2 x c 2
3 y b 2
4 y b 2
如果需要在聚合中设置列名df- lenofdf显然与以前不同：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': ['x', 'x', 'x','y','y']
, 'B': ['a', 'c', 'c','b','b']})
print (df)
A B
0 x a
1 x c
2 x c
3 y b
4 y b
df = df.groupby(['A', 'B']).size().reset_index(name='Size')
print (df)
A B Size
0 x a 1
1 x c 2
2 y b 2
于 2016-07-06T13:12:33.543 回答
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结果df.groupby(...)不是 DataFrame。要取回 DataFrame，您必须对每个组应用一个函数、转换组的每个元素或过滤组。
似乎您想要一个包含（1）所有原始数据df和（2）每组中有多少数据的数据帧。这些东西有不同的长度，所以如果它们需要进入同一个DataFrame，你需要冗余地列出大小，即每组中的每一行。
df['size'] = df.groupby(['A','B']).transform(np.size)
（旁白：如果您可以显示简洁的样本输入和预期结果，这将很有帮助。）
于 2013-08-01T13:15:13.700 回答
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您可以将as_index参数设置groupby为False以获取 DataFrame 而不是 Series：
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'a', 'b', 'b'], 'B': [1, 2, 2, 2]})
df.groupby(['A', 'B'], as_index=False).size()
输出：
A B size
0 a 1 1
1 a 2 1
2 b 2 2
于 2021-09-01T06:59:02.257 回答
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假设 n 是数据框的名称，而 cst 是重复的项目数。下面的代码给出了下一列的计数
cstn=Counter(n.cst)
cstlist = pd.DataFrame.from_dict(cstn, orient='index').reset_index()
cstlist.columns=['name','cnt']
n['cnt']=n['cst'].map(cstlist.loc[:, ['name','cnt']].set_index('name').iloc[:,0].to_dict())
希望这会奏效
于 2018-05-24T11:42:16.467 回答