如何创建从另一列分组的新列（如来自ages的age group）

Question

我需要帮助来解决这个问题，我查过了，但还没有找到任何答案。
我有一个不同年龄的列，然后我想根据年龄列中不同年龄的频率创建一个新列。你知道吗

下面的表格

age 11 occurs 4 times
age 21 occurs 3 times
age 8 occurs 2 times
age 15 and 43 occurs just once

我正在尝试使新的列'freq'包含每个年龄段的频率。你知道吗

从这个

最终输出

这个代码是用来生成上面的示例数据的

train1 = pd.DataFrame(columns=['age','gender'])
train1.loc[0] = np.array([11, 'male'])
train1.loc[1] = np.array([21,'male' ])
train1.loc[2] = np.array([15,'female'])
train1.loc[3] = np.array([11,'female' ])
train1.loc[4] = np.array([21,'male'])
train1.loc[5] = np.array([8,'female'])
train1.loc[6] = np.array([11,'female'])
train1.loc[7] = np.array([43,'male'])
train1.loc[8] = np.array([21,'male'])
train1.loc[9] = np.array([8,'female'])
train1.loc[10] = np.array([11,'female'])
train1['age'] = train1['age'].astype(int)
train1

如果能得到任何帮助，我将不胜感激

Answer 1

试试看

train1['freq'] = train1.age.map(train1.age.value_counts())