熊猫将groupby操作的结果另存为原始数据框中的新列

Question

我必须设置

的结果

df.groupby(['région'])['counts'].sum())

作为我数据框的列c2。

所以我这样做：

df['c2'] = pd.to_numeric(df.groupby(['région'])['counts'].sum()).astype(float) 

因此

pd.to_numeric(df.groupby(['région'])['counts'].sum()).astype(float)

具有float类型，因此df['c2']也应具有float类型。

但是，当我尝试打印数据框df['c2']的列时，所有值都是NaN。

我该如何解决？

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编辑1：

My code is here

Answer 1

在您的代码中，此部分之后：

import numpy as np
d_copy = d.copy()

执行以下操作：

d_copy['counts2'] = d_copy.groupby(['region'])['counts'].transform('count')

结果：