在数据框中创建值_计数列

Question

我想从我的一个数据帧列中创建一个唯一值的计数，然后将一个具有这些计数的新列添加到我的原始数据帧中。我试过几种不同的方法。我创建了一个熊猫系列，然后用value_counts方法计算计数。我试图将这些值合并回我的原始数据帧，但我想合并的键在索引（ix/loc）中

Color Value
Red   100
Red   150
Blue  50

我想退货，比如：

Color Value Counts
Red   100   2
Red   150   2 
Blue  50    1

Answer 1

这个答案使用^{}和^{}。用熊猫1.1进行了测试

df['counts'] = df['attribute'].map(df['attribute'].value_counts())

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信贷：comment由sacuL

Answer 2

df['Counts'] = df.groupby(['Color'])['Value'].transform('count')

比如说,

In [102]: df = pd.DataFrame({'Color': 'Red Red Blue'.split(), 'Value': [100, 150, 50]})

In [103]: df
Out[103]: 
  Color  Value
0   Red    100
1   Red    150
2  Blue     50

In [104]: df['Counts'] = df.groupby(['Color'])['Value'].transform('count')

In [105]: df
Out[105]: 
  Color  Value  Counts
0   Red    100       2
1   Red    150       2
2  Blue     50       1

注意transform('count')忽略了NAN。如果要计算NAN，请使用transform(len)

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匿名编辑：如果您在使用transform('count')时出现错误，可能是因为您的Pandas版本太旧。以上内容适用于pandas版本0.15或更高版本

Answer 3

另一个选择：

z = df['Color'].value_counts 

z1 = z.to_dict() #converts to dictionary

df['Count_Column'] = df['Color'].map(z1) 

此选项将为您提供一列，其中包含重复的计数值，对应于“颜色”列中每个值的频率