如何统计DataFrame各列UserID出现次数并汇总展示

解决方案代码 #

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'from': [1, 1, 2],
    'to': [3, 2, 3]
})

# 合并列并统计次数，转换为目标格式
occurrence_df = (pd.concat([df['from'], df['to']])
                 .value_counts()
                 .reset_index()
                 .rename(columns={'index': 'UserID', 0: 'Occurences'})
                 .sort_values('UserID')
                 .reset_index(drop=True))

print(occurrence_df)

输出结果 #

代码说明 #

• pd.concat([df['from'], df['to']])：将两列的所有UserID合并为一个一维序列，打破列的限制统一统计
• .value_counts()：自动统计每个唯一UserID的出现频次
• .reset_index()：将原索引（UserID）转为普通列，方便重命名
• .rename(columns=...)：调整列名至需求格式
• .sort_values('UserID')：按UserID排序以匹配示例输出顺序（可选操作）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者schizetia