Python实现统计jobName对应In条目数并新增Qt_Ins列

原始DataFrame如下：

In      DT_INI      DT_FIM     Status         Description jobName
0  IN100  01/01/2022  01/02/2022  Encerrado  Abend no job XX_01   XX_01
1  IN200  01/02/2022  01/03/2022  Encerrado  Abend no job XX_01   XX_01
2  IN300  01/03/2022  01/04/2022  Encerrado  Abend no job XX_02   XX_02

需求：统计每个jobName对应的In条目数量，新增名为Qt_Ins的列，最终效果如下：

In jobName      DT_INI      DT_FIM     Status         Description  Qt_Ins
0  IN100   XX_01  01/01/2022  01/02/2022  Encerrado  Abend no job XX_01       2
1  IN200   XX_01  01/02/2022  01/03/2022  Encerrado  Abend no job XX_01       2
2  IN300   XX_02  01/03/2022  01/04/2022  Encerrado  Abend no job XX_02       1

使用Pandas的groupby结合transform方法即可实现，代码如下：

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame变量名为df
df['Qt_Ins'] = df.groupby('jobName')['In'].transform('count')

原理说明 #

• groupby('jobName')：按jobName字段对DataFrame进行分组
• ['In'].transform('count')：计算每个分组内In列的条目总数，transform方法会将统计结果匹配回原DataFrame的每一行，保证每行都能获取对应分组的统计值

如果需要统计每个jobName下唯一的In值数量，可将count替换为nunique：

df['Qt_Ins'] = df.groupby('jobName')['In'].transform('nunique')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gfernandes