在Pandas中，有没有一种方法可以在一个数据帧中计数（Excel中的Countifs）并在另一个长度不同的数据帧中将计数添加为新列？

Question

我正在翻译熊猫的Excel公式。我有两个数据帧df1和df2，我将需要在列第一个数据帧df1中对值进行计数，并填充数据帧df2，其中在{{1}中计算的值}等于df1中的值。如何检查df2中的计数值并填充df2中的新列？

df1：

df1

id member seq 0 48299 Koif 1 1 48299 Iki 1 2 48299 Juju 2 3 48299 PNik 3 4 48865 Lok 1 5 48865 Mkoj 2 6 48865 Kino 1 7 64865 Boni 1 8 64865 Afriya 2 9 50774 Amah 2 10 23697 Pilato 1 11 23697 Clems 1 ：

df2

可能有来自 group_id group_name count 0 48299 e_sys 1 50774 Y3N 2 64865 nana 3 48865 juzti 的成员，例如df1和Clems，因为该组不在Pilato中，因此不需要计数。

我可以做正确的计数（请参见下面的代码），我的问题是比较df2中的id和df1中的group_id并填充计数值。 / p>

计数：

df2

我当前的解决方案是：

 df1.groupby('id')['id'].count()

两者均无法获得理想的结果。

结果df2['count'] = df1[(df2['group_id'].isin(df1['id']))].count() Or df2['count'] = df1[(df2['group_id'].isin(df1['id']))].transform('count') ：

df2

Answer 1

由Series使用map：

df2['count'] = df2['group_id'].map(df1.groupby('id')['id'].count())

替代Series.value_counts：

df2['count'] = df2['group_id'].map(df1['id'].value_counts())

---

print (df2)
   group_id group_name  count
0     48299      e_sys      4
1     50774        Y3N      1
2     64865       nana      2
3     48865      juzti      3

Answer 2

使用左联接合并两个数据框：

counts = df1.groupby('id').size().reset_index()
df2.merge(counts, how='left', left_on='group_id', right_on='id')

输出：

 #      group_id group_name     id  0
 #   0     48299      e_sys  48299  4
 #   1     50774        Y3N  50774  1
 #   2     64865       nana  64865  2
 #   3     48865      juzti  48865  3

左联接确保您仅保留df2中显示的计数。请注意，我将groupby().size()用作计数的一种更清晰，更简洁的版本。