向pandas DataFrame添加新列会导致NaN

Question

我有一个熊猫数据帧data具有以下的交易数据：

           A         date
0      M000833  2016-08-01
1      M000833  2016-08-01
2      M000833  2016-08-02
3      M000833  2016-08-02 
4      M000511  2016-08-05

我希望每个消费者都有一个新列，其中包含访问次数（每天多次访问次数应被视为1次）。

所以我尝试了这个：

import pandas as pd
data['noofvisits'] = data.groupby(['A'])['date'].nunique()

当我只运行语句而不将其分配给DataFrame时，我得到了一个带有所需输出的pandas系列。 但是，上述声明导致：

           A         date       noofvisits
0      M000833  2016-08-01         NaN         
1      M000833  2016-08-01         NaN
2      M000833  2016-08-02         NaN
3      M000833  2016-08-02         NaN
4      M000511  2016-08-05         NaN

预期的产出是：

           A         date       noofvisits
0      M000833  2016-08-01         2         
1      M000833  2016-08-01         2
2      M000833  2016-08-02         2
3      M000833  2016-08-02         2
4      M000511  2016-08-05         1

这种方法有什么问题？ 为什么列noofvisits导致NA而不是计数值？

Answer 1

使用transform生成一个Series ，其索引与原始df对齐：

In[32]:
df['noofvisits'] = df.groupby(['A'])['date'].transform('nunique')
df

Out[32]: 
             A        date  noofvisits
index                                 
0      M000833  2016-08-01           2
1      M000833  2016-08-01           2
2      M000833  2016-08-02           2
3      M000833  2016-08-02           2
4      M000511  2016-08-05           1

直接分配的问题是你要对列'A' group ，因此这将成为groupby聚合的索引，然后尝试分配给你的df，但索引不同意因此NaN列值。

即使指数值确实同意，形状也是不同的：

In[33]:
df.groupby(['A'])['date'].nunique()

Out[33]: 
A
M000511    1
M000833    2
Name: date, dtype: int64