熊猫：计算两列的不同组合并添加到相同的数据框

Question

在将两列的唯一组合添加到 pandas 中的同一数据框时需要帮助。 我想要那个“nos”列。

Input:
id  acct_nos name
1   1a       one
1   1a       two
2   2b       three
3   3a       four
3   3b       five
3   3c       six
3   3d       seven

这是我想要的输出：

Output:
id  acct_nos    nos name
1   1a          1   one 
1   1a          1   two
2   2b          1   three
3   3a          4   four
3   3b          4   five
3   3c          4   six
3   3d          4   seven

在上面的例子中 Id=1 只有 1 acct_nos-1a 所以 nos 必须有一个值 1。 Id=3 只有 4 acct_nos-3a 到 3d，所以 nos 的值必须是 4。

不确定如何将其放入 Python Pandas。我能弄清楚的 SQL 查询。

谢谢

Answer 1

您可以使用groupby.transform 和nunique() 函数来计算每个id 的唯一元素数：

df['nos'] = df.groupby("id")['acct_nos'].transform("nunique")
df

Answer 2

选项 1

df.assign(nos=df.id.map(df.drop_duplicates(['id', 'acct_nos']).id.value_counts()))

选项 2
使用Counter

from collections import Counter

tups = pd.unique(
    zip(df.id.values.tolist(), df.acct_nos.values.tolist())
).tolist()
df.assign(nos=df.id.map(Counter([tup[0] for tup in tups])))

   id acct_nos   name  nos
0   1       1a    one    1
1   1       1a    two    1
2   2       2b  three    1
3   3       3a   four    4
4   3       3b   five    4
5   3       3c    six    4
6   3       3d  seven    4