这是一件简单的事情，但我不认为它已被SO或Pandas文档所涵盖。
数据
包含有关城市数据的两个DataFrame。 DataFrame UK包含英国城市名称的变量。它已被分组，因此没有重复的城市名称。这是此city变量的截断示例，（不是完整的DataFrame）：
city
Hamilton
Edinburgh
Bury
...
DataFrame US包含美国城市名称的相应变量。 具有重复的城市名称，但这些城市名称实际上并不重复，因为有许多城市具有相同的名称。同样，一个截断的例子：
city
Hamilton
Hamilton
Edinburgh
Edinburgh
Edinburgh
Bury
Bury
...
（注意：变量与我的数据长度不同。）
目标
在UK DataFrame中创建一个新变量，每当US城市变量中的城市名称与UK城市变量中的城市名称匹配时，该变量就是整数。 / p>
下面显示了我的目标输出示例。比如说一个名叫汉密尔顿的英国城市，在美国有两个名叫汉密尔顿的城市。对于一个名为爱丁堡的英国城市，美国有3场比赛。 Bury有2场比赛。
city count
Hamilton 2
Edinburgh 3
Bury 2
我被困的地方
如果我这样做......
uk['count'] = uk['city'].isin(us['city']).astype(int)
新变量是二进制1或0，表示存在匹配，即中途。但是，我正在努力使用Pandas语法来返回匹配的 count 。我尝试追加value_counts和独特的变体，但这些都没有用。也许我以错误的方式接近这个。
答案 0 :(得分：4)
使用Series.value_counts计算Button中每个城市的出现次数，然后使用Series.map将这些计数应用于US['city']中的相应值：
UK['city']如果In [40]: US['city'].value_counts()
Out[40]:
Edinburgh 3
Bury 2
Hamilton 2
Name: city, dtype: int64
In [41]: UK['count'] = UK['city'].map(US['city'].value_counts())
In [42]: UK
Out[42]:
city count
0 Hamilton 2
1 Edinburgh 3
2 Bury 2
中的某个城市不在UK['city']中，则上述内容会为该城市的计数列分配US['city']值。