Python：按row与name多列分组并生成count计数列

输入数据 #

row     name    Min
11      AA      0.3
11      AA      0.2
11      BB      0.3
11      CC      0.2
12      AS      0.3
12      BE      0.3
12      BE      0.4

预期输出 #

row     name    Min     Count
11      AA      0.3         2
11      AA      0.2         2
11      BB      0.3         1
11      CC      0.2         1
12      AS      0.3         1
12      BE      0.3         2
12      BE      0.4         2

Python实现代码 #

用Pandas的groupby结合transform方法可以实现需求，既能保留原DataFrame的所有行结构，又能为每行匹配对应组的出现次数：

import pandas as pd

# 构建输入DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'row': [11, 11, 11, 11, 12, 12, 12],
    'name': ['AA', 'AA', 'BB', 'CC', 'AS', 'BE', 'BE'],
    'Min': [0.3, 0.2, 0.3, 0.2, 0.3, 0.3, 0.4]
})

# 新增Count列，统计每个row-name组合的出现次数
df['Count'] = df.groupby(['row', 'name'])['Min'].transform('count')

# 查看结果
print(df)

代码说明 #

• groupby(['row', 'name'])：以row和name的组合作为分组依据，精准锁定需要统计的单元
• transform('count')：对每组的Min列进行计数，并将结果映射回原DataFrame的对应行，确保每行都能获取到所在组的总出现次数

运行代码后输出的结果与预期完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user12345