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我有一个包含许多列的数据集，我想根据该数据集上的两列创建一个新列。
train_data[['CtpJobId', 'SegmentId']]
CtpJobId SegmentId
0 qa1-9epx-dk1 347772
1 qa1-9epx-dv1 347774
2 qa1-9epx-dv1 347777
3 qa1-9epx-dv1 347780
4 qa1-9epx-dv1 347783
5 qa1-9epx-dv1 347786
6 qa1-9epx-dv1 347789
7 qa1-9epx-dv1 347792
8 qa1-9epx-e01 347794
9 qa1-9epx-eb2 347795
10 qa1-9epx-ez1 347796
11 qa1-9epx-f32 347797
12 qa1-9epx-fi1 347798
现在我想创建一个名为 numberOfSegment 的新列，例如如果同一个 jobId 有多个 segmentId，然后聚合该 segmentId 并将总和插入到该新列。
CtpJobId SegmentId numberOfSegment
0 qa1-9epx-dk1 347772 1
1 qa1-9epx-dv1 347774 7
2 qa1-9epx-dv1 347777 7
3 qa1-9epx-dv1 347780 7
4 qa1-9epx-dv1 347783 7
5 qa1-9epx-dv1 347786 7
6 qa1-9epx-dv1 347789 7
7 qa1-9epx-dv1 347792 7
8 qa1-9epx-e01 347794 1
9 qa1-9epx-eb2 347795 1
10 qa1-9epx-ez1 347796 1
11 qa1-9epx-f32 347797 1
我用一种方法做了，但它给出了错误的
train_data['NumberOfSegment'] = train_data.groupby('CtpJobId')['SegmentId'].sum()
train_data[['CtpJobId','NumberOfSegment']]
CtpJobId NumberOfSegment
0 qa1-9epx-dk1 NaN
1 qa1-9epx-dv1 NaN
2 qa1-9epx-dv1 NaN
3 qa1-9epx-dv1 NaN
4 qa1-9epx-dv1 NaN
5 qa1-9epx-dv1 NaN
6 qa1-9epx-dv1 NaN
7 qa1-9epx-dv1 NaN
8 qa1-9epx-e01 NaN
9 qa1-9epx-eb2 NaN
10 qa1-9epx-ez1 NaN
谁能帮帮我？提前致谢
最佳答案
您还可以将 value_counts 结果映射到“CtpJobId”:
df['NumberOfSegment'] = df.CtpJobId.map(df.CtpJobId.value_counts())
df
CtpJobId SegmentId NumberOfSegment
0 qa1-9epx-dk1 347772 1
1 qa1-9epx-dv1 347774 7
2 qa1-9epx-dv1 347777 7
3 qa1-9epx-dv1 347780 7
4 qa1-9epx-dv1 347783 7
5 qa1-9epx-dv1 347786 7
6 qa1-9epx-dv1 347789 7
7 qa1-9epx-dv1 347792 7
8 qa1-9epx-e01 347794 1
9 qa1-9epx-eb2 347795 1
10 qa1-9epx-ez1 347796 1
11 qa1-9epx-f32 347797 1
12 qa1-9epx-fi1 347798 1
关于python - 在两列上使用 pandas groupby 如何派生新列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/51406341/
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