博客

Pandas GroupBy 计算每个组合的出现次数

  • Post category:Python

首先，我们需要了解什么是Pandas GroupBy。Pandas GroupBy是一种根据一个或多个键（可以是函数、数组或数据框列名）拆分DataFrame的处理方法。例如，我们可以将DataFrame按照某一列的值进行分组，然后对于每个组执行某个特定的计算操作。

在对一个DataFrame进行GroupBy操作后，对于每个结果组的操作结果可以用一个新的DataFrame表示，其中每个行的索引为一个唯一的组标签（通常是分组键的值），并包含由一些聚合函数计算得到的结果。

现在，我们来讲解如何使用Pandas GroupBy计算每个组合的出现次数。假设我们有一个数据框df，其中包含一个名为”Category”的列，我们想要计算每个Category出现的次数。

  1. 使用groupby()函数对数据框进行分组：
grouped = df.groupby('Category')
  1. 使用size()函数计算每个组的出现次数：
counts = grouped.size()
  1. 可以将counts数据框转换成一个新的列，方法如下：
df['Counts'] = df['Category'].map(counts)

注意：在这个例子中，我们使用了map()函数将counts数据框映射到数据框df。这种方法对于计算一个数据框中一列的某些属性非常有用。

现在，我们来看一个完整的示例。假设我们有如下数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
   'Category': ['A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'D'],
   'Value': [1, 2, 4, 3, 5, 7, 6]
})

print(df)

输出如下：

  Category  Value
0        A      1
1        B      2
2        B      4
3        C      3
4        C      5
5        C      7
6        D      6

我们想要计算每个Category出现的次数，可以按照上述步骤进行操作：

# Group by category
grouped = df.groupby('Category')

# Count the number of occurrences of each category
counts = grouped.size()

# Map counts to the original DataFrame
df['Counts'] = df['Category'].map(counts)

print(df)

输出如下：

  Category  Value  Counts
0        A      1       1
1        B      2       2
2        B      4       2
3        C      3       3
4        C      5       3
5        C      7       3
6        D      6       1

因此，在这个数据框中，我们发现A出现了1次，B出现了2次，C出现了3次，D出现了1次。使用上述的Pandas GroupBy操作，我们就能够简单地完成这个任务。

Tags: