python - 在 pandas 的 groupby 结果中添加 'count' 列？

Question

我认为这是一个相当基本的问题，但我似乎找不到解决方案。

我有一个类似于以下内容的 Pandas 数据框:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A' : ['x','x','y','z','z'],
                   'B' : ['p','p','q','r','r']})
df

它创建了一个这样的表:

    A   B
0   x   p
1   x   p
2   y   q
3   z   r
4   z   r

我正在尝试创建一个表来表示该数据框中不同值的数量。所以我的目标是这样的:

    A   B   c
0   x   p   2
1   y   q   1
2   z   r   2

不过，我找不到实现此目的的正确函数。我试过:

df.groupby(['A','B']).agg('count')

这会生成一个包含 3 行(如预期)但没有“计数”列的表格。我不知道如何在该计数列中添加。有人能指出我正确的方向吗？

Answer 1

你可以使用size

df.groupby(['A','B']).size()
Out[590]: 
A  B
x  p    2
y  q    1
z  r    2
dtype: int64

为您的解决方案添加其中一列

df.groupby(['A','B']).B.agg('count')
Out[591]: 
A  B
x  p    2
y  q    1
z  r    2
Name: B, dtype: int64

更新:

df.groupby(['A','B']).B.agg('count').to_frame('c').reset_index()

#df.groupby(['A','B']).size().to_frame('c').reset_index()
Out[593]: 
   A  B  c
0  x  p  2
1  y  q  1
2  z  r  2