如何在Pandas DataFrame中统计列值的累计出现次数

你需要的是对目标列中每个值按出现顺序生成累计序号，用Pandas的groupby配合cumcount()就能实现，具体步骤如下：

1. 构造示例数据（模拟你的场景）：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'col_A': ['test1', 'test2', 'test1', 'test2', 'test2', 'test3'],
    'col_B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
})

2. 生成累计出现次数列：

# cumcount()默认从0开始计数，加1转为从1开始的序号
df['col_C'] = df.groupby('col_A').cumcount() + 1

3. 最终结果：

col_A col_B  col_C
0   test1     a      1
1   test2     b      1
2   test1     c      2
3   test2     d      2
4   test2     e      3
5   test3     f      1

补充说明 #

• value_counts()是统计每个值的总出现次数，无法追踪单次出现的顺序，所以不适用这个场景。
• cumcount()会对每个分组内的行按原始顺序依次计数，加1后正好匹配你需要的“第几次出现”的序号。

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