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python - 获取csv内两列内的出现次数

问题描述

您好，我在 csv 中有以下数据集：

Group           Size     Some_other_column1      Some_other_column2

Short          Small            blabla1                     blabla6    
Moderate       Medium           babla3                      blabla8
Short          Small            blabla2                     blabla7
Moderate       Small            blabla4                     blabla9
Tall           Large            blabla5                     blabla10
Short          Medium           blabla11                    blabla12

我想使用 python 代码得到以下结果：

Group           Size      Count     Some_other_column1      Some_other_column2

Short          Small       2            blabla1                     blabla6
Moderate       Medium      1            babla3                      blabla8
Short          Small       2            blabla2                     blabla7
Moderate       Small       1            blabla4                     blabla9
Tall           Large       1            blabla5                     blabla10
Short          Medium      1            blabla11                    blabla12

基本上，我需要计算组大小对的数量并为称为“计数”的新列创建一个新列，保持所有其他列相同。我可以使用熊猫或任何可以提供帮助的东西。

作为参考，关于这个主题还有另一个问题，但它并没有解决我的问题，因为我需要保留多个列： Python: get a frequency count based on two columns (variables) in pandas dataframe

这里还有一个话题： How to assign a name to the a size() column？ 但这也没有回答我的问题，因为我不想通过应用上述链接中描述的方法来间接删除 2 列（“其他列 1/2”）。另外，同样重要的是，我不想合并对，我需要保留所有对，因为它们在 Some_other_column1/2 上有不同的值。

标签： pythonpandascsv

解决方案

你需要insert与GroupBy.transform：size

df.insert(2, 'Count', df.groupby(['Group','Size'])['Size'].transform('size'))
print (df)
      Group    Size  Count Some_other_column1 Some_other_column2
0     Short   Small      2            blabla1            blabla6
1  Moderate  Medium      1             babla3            blabla8
2     Short   Small      2            blabla2            blabla7
3  Moderate   Small      1            blabla4            blabla9
4      Tall   Large      1            blabla5           blabla10
5     Short  Medium      1           blabla11           blabla12

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