如何为 size() 列指定名称？

问题描述：

我正在使用.size()groupby 结果来计算每个组中有多少个项目。

我希望将结果保存到新的列名中，而无需手动编辑列名数组，该怎么做？

这是我尝试过的：

grpd = df.groupby(['A','B'])
grpd['size'] = grpd.size()
grpd

我得到的错误是：

TypeError:'DataFrameGroupBy'对象不支持项目分配（在第二行）

解决方案 1：

DataFrameGroupBy 对象的内置方法.size()实际上返回的是具有组大小的 Series 对象，而不是 DataFrame。如果您想要一个 DataFrame，其列是组大小，按组索引，具有自定义名称，则可以使用该.to_frame()方法并使用所需的列名作为其参数。

grpd = df.groupby(['A','B']).size().to_frame('size')

如果您希望这些组再次成为列，您可以.reset_index()在末尾添加。

解决方案 2：

您需要-与以前相同：transform size`len`df

注意：

这里需要在后面添加一列groupby，否则会出现错误。因为GroupBy.sizecountNaN也是，所以使用哪一列并不重要。所有列的工作方式都相同。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['x', 'x', 'x','y','y']
                , 'B': ['a', 'c', 'c','b','b']})
print (df)
   A  B
0  x  a
1  x  c
2  x  c
3  y  b
4  y  b

df['size'] = df.groupby(['A', 'B'])['A'].transform('size')
print (df)
   A  B  size
0  x  a     1
1  x  c     2
2  x  c     2
3  y  b     2
4  y  b     2

如果需要在聚合中设置列名df--len显然与以前df不一样：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['x', 'x', 'x','y','y']
                , 'B': ['a', 'c', 'c','b','b']})
print (df)
   A  B
0  x  a
1  x  c
2  x  c
3  y  b
4  y  b

df = df.groupby(['A', 'B']).size().reset_index(name='Size')
print (df)
   A  B  Size
0  x  a     1
1  x  c     2
2  y  b     2

解决方案 3：

结果df.groupby(...)不是 DataFrame。要返回 DataFrame，您必须对每个组应用函数、转换组中的每个元素或筛选组。

看起来您想要一个 DataFrame，其中包含 (1) 所有原始数据df和 (2) 每个组中数据的数量。这些东西的长度不同，因此如果它们需要放入同一个 DataFrame，您需要重复列出大小，即每个组中的每一行。

df['size'] = df.groupby(['A','B']).transform(np.size)

（附言：如果您能展示简洁的样本输入和预期结果，将会很有帮助。）

解决方案 4：

您可以设置as_index参数来groupby获取FalseDataFrame 而不是 Series：

df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'a', 'b', 'b'], 'B': [1, 2, 2, 2]})

df.groupby(['A', 'B'], as_index=False).size()

输出：

   A  B  size
0  a  1     1
1  a  2     1
2  b  2     2

解决方案 5：

假设 n 是数据框的名称，cst 是重复项的数量。下面的代码给出了下一列中的计数

cstn=Counter(n.cst)
cstlist = pd.DataFrame.from_dict(cstn, orient='index').reset_index()
cstlist.columns=['name','cnt']
n['cnt']=n['cst'].map(cstlist.loc[:, ['name','cnt']].set_index('name').iloc[:,0].to_dict())

希望这会有用