Python中统计每位经理的下属员工ID数量问题求助

问题根源 #

原代码的核心错误是：你用员工ID（df['ID']）去映射以经理ID为索引的统计结果，两者完全不匹配，导致所有映射结果都是NaN，最终fillna后全部变成0。

正确实现思路 #

要统计每位经理的下属员工数，需要：

• 按经理ID分组，统计每组内唯一员工ID的数量（同一个员工有多条记录时，仅算1个下属）
• 生成符合格式要求的统计表格，或按需将统计结果合并回原数据集

解决方案代码 #

方法一：直接生成目标统计表格

这是最直接满足你期望输出的方式：

# 按Manager ID分组，统计每组内唯一员工ID的数量
manager_reports = df.groupby('Manager ID')['ID'].nunique().reset_index()
# 重命名列名匹配期望输出
manager_reports.columns = ['Manager ID', 'Reports']
# 输出结果
print(manager_reports)

方法二：将下属数合并回原DataFrame

如果需要在原数据的每条记录中标注对应经理的下属总数，要用经理ID去映射统计结果：

# 先统计每个经理的下属数
counts = df.groupby('Manager ID')['ID'].nunique()
# 用Manager ID列映射统计值，而非员工ID
df['Reports'] = df['Manager ID'].map(counts).fillna(0, downcast='infer')

验证结果 #

运行方法一的代码后，会得到与你期望完全一致的输出：

Manager ID  Reports
0           4        1
1           5        2

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