熊猫中是否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 ，我会需要计数在一列中第一数据帧的值df1和填充数据帧df2其中计数的值df1等于一个值df2 。 如何检查并用df1的计数值填充df2的新列？

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 ：

   group_id      group_name    count
0   48299      e_sys          
1   50774      Y3N
2   64865      nana
3   48865      juzti

可能有来自df1成员，例如Clems和Pilato ，由于该组不在df2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df1计数id和df2 group_id并填充计数值。

数数：

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

我当前的解决方案是：

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

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

两者都没有给出期望的结果。

结果df2 ：

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

Answer 1

按Series使用map ：

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

使用Series.value_counts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。 注意，我将groupby().size()用作计数的一种更清晰，更简洁的版本。