对列进行分组以获取其计数，同时保持所有其他列不变答案

【问题标题】：Groupby on a column to get its counts while retaining all other columns intact对列进行分组以获取其计数，同时保持所有其他列不变
【发布时间】：2020-11-07 12:57:23
【问题描述】：

请看下面的输入数据框。

df = pd.DataFrame({"Name": ['A','A','B','B','C'], 'Tag':[1,2,3,4,5], 'Field':['X','X','Y','Z','R'] })

  Name  Tag Field
0    A    1     X
1    A    2     X
2    B    3     Y
3    B    4     Z
4    C    5     R

我将“名称”列的计数视为名为“计数”的附加列，同时保留“标签”和“字段”列的值。

预期输出：

  Name  Count  Tag Field
0    A      2    1     X
1    A      2    2     X
2    B      2    3     Y
3    B      2    4     Z
4    C      1    5     R

我的尝试：

我可以通过groupby 和merge 及其以下来实现这一点。但是，我猜我过于复杂化并寻找比我更好的解决方案。请帮忙。

df1 = df.groupby("Name")['Tag'].count().reset_index()
df1 = df1.rename(columns={'Tag' : 'Count'})
df1 = df1.merge(df, on='Name', how='left')

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dataframe pandas-groupby

【解决方案1】：

你需要IIUCtransform:

df["count"] = df.groupby("Name")["Tag"].transform("size")

print (df)

  Name  Tag Field  count
0    A    1     X      2
1    A    2     X      2
2    B    3     Y      2
3    B    4     Z      2
4    C    5     R      1

【讨论】：

【解决方案2】：

你也可以试试

df['Count'] = df['Name'].apply(lambda x: len(df.loc[df['Name'] == x, :]))

【讨论】：

感谢 Raghav.. 但我正在寻找高效的代码。 “应用”使我的文件很大，因此速度很慢。