熊猫DF中的重复行

Question

我在 Pandas 中有一个 DF，它看起来像：

Letters Numbers
A       1
A       3
A       2
A       1
B       1
B       2
B       3
C       2
C       2

我希望计算相似行的数量并将结果保存在第三列中。例如，我正在寻找的输出：

Letters Numbers Events
A       1       2
A       2       1
A       3       1
B       1       1
B       2       1
B       3       1
C       2       2

我想要做的一个例子是here。我想出的最好办法是使用count_values()，但我认为这只是一列。另一个想法是使用duplicated()，反正我不想构造任何for-loop。我很确定，存在 Python 式的 for 循环替代方案。

Answer 1

您可以按这两列进行分组，然后计算组的大小：

In [16]: df.groupby(['Letters', 'Numbers']).size()
Out[16]: 
Letters  Numbers
A        1          2
         2          1
         3          1
B        1          1
         2          1
         3          1
C        2          2
dtype: int64

要获得示例输出中的 DataFrame，您可以使用 reset_index 重置索引。

Answer 2

您可以使用groupby、transform 和drop_duplicates 的组合

In [84]:

df['Events'] = df.groupby('Letters')['Numbers'].transform(pd.Series.value_counts)
df.drop_duplicates()
Out[84]:
  Letters  Numbers  Events
0       A        1       2
1       A        3       1
2       A        2       1
4       B        1       1
5       B        2       1
6       B        3       1
7       C        2       2