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python-3.x - 如何添加从现有列添加和求和计数的新列？

问题描述

我有这个python代码：

counting_bach_new = counting_bach.groupby(['User Name', 'time_diff', 'Logon Time']).size()
print("\ncounting_bach_new")
print(counting_bach_new)

...得到这个整洁的结果：

counting_bach_new
User Name  time_diff            Logon Time
122770     -132 days +21:38:00  1             1
           -122 days +00:41:00  1             1
123526     -30 days +12:04:00   1             1
           -29 days +16:39:00   1             1
           -27 days +18:16:00   1             1
                                             ..
201685     -131 days +21:21:00  1             1
202047     -106 days +10:14:00  1             1
202076     -132 days +10:22:00  1             1
           -132 days +14:46:00  1             1
           -131 days +21:21:00  1             1

那么如何添加新列来添加和汇总现有列的计数？最右边带有 1 的列应该被忽略，而我——另一方面——想添加一个新列，总结每个“用户名”的“时间差异”计数，即新列中的结果应该总和 #每个用户列出的观察结果。总结 # of time_diffs 或 Logon Time's。对于用户名 122770，新列的总和应为 2，对于 123526，它的总和应为 3，依此类推....

我尝试了几次尝试，包括（但不工作）......

counting_bach_new.groupby('User Name').agg(MySum=('Logon Time', 'sum'), MyCount=('Logon Time', 'count'))

任何帮助，将不胜感激。谢谢你，你的善意支持。来自@Hubsandspokes 的圣诞问候

标签： python-3.xpandassumpandas-groupby

解决方案

如果我正确理解了请求，请尝试：

counting_bach_new.reset_index().groupby(['User Name'])['Logon Time'].count()

如果您需要保存起始列数，请尝试：

counting_bach_new.reset_index().groupby(['User Name'])['Logon Time'].transform('count')

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