如何将Python Pandas统计结果添加至现有DataFrame的新列？

你可以通过**映射（map）或者合并（merge）**的方式将国家占比添加到原DataFrame的新列中，这里推荐用更简洁的map方法：

完整代码示例 #

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('filename.csv')

# 计算每个国家的占比，生成带列名的Series
country_share = 100 * df['Country'].value_counts(normalize=True).rename('Country_Share')

# 将占比映射到原DataFrame的新列
df['Country_Share'] = df['Country'].map(country_share)

# 查看结果
print(df.head())

步骤说明 #

1. 计算占比：value_counts(normalize=True)返回每个国家的占比（小数形式），乘以100转为百分比，rename给结果指定列名，方便后续映射。
2. 映射添加列：df['Country'].map(country_share)会遍历原DataFrame的每一行，将Country列的国家名称匹配到country_share中对应的占比，自动填充到新列Country_Share里。

替代方案（合并法） #

如果你更习惯用合并操作，也可以这样写：

# 计算占比并转为带国家列的DataFrame
share_df = 100 * df['Country'].value_counts(normalize=True).reset_index(name='Country_Share')
share_df = share_df.rename(columns={'index': 'Country'})

# 合并到原DataFrame
df = df.merge(share_df, on='Country', how='left')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dappergemini