Pandas按一级索引分组统计列行数新增count列全为NaN如何解决

错误原因 #

核心问题是索引不匹配：

• df.groupby(level=0).count()['value']返回的计数序列仅包含一级索引（每个一级索引仅出现1次）
• 你的原始DataFrame为多级索引结构，pandas赋值时会自动按索引对齐，原始df的多级索引无法和计数序列的一级索引匹配，因此所有count值被填充为NaN。

正确实现方式 #

使用transform方法完成分组聚合，它会将分组计算的结果广播到分组内的每一行，返回结果的索引和原DataFrame完全一致，可直接赋值：

df['count'] = df.groupby(level=0)['value'].transform('count')

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