使用df['ID'].value_counts()统计ID出现次数时新列无值如何解决

问题原因 #

df['ID'].value_counts() 返回的是以ID值为索引、对应出现次数为值的Series对象。直接将这个结果赋值给DataFrame的新列时，pandas会按照DataFrame的行索引做匹配赋值，而不是按照ID值匹配，因此绝大多数行位置都会返回空值。

解决方法 #

有两种常用的实现方案，都可以让每个ID对应的所有行都正确显示该ID的总出现次数：

• 方案1：通过map映射计数结果

df['Total Occurences'] = df['ID'].map(df['ID'].value_counts())

• 方案2：通过groupby+transform分组赋值

df['Total Occurences'] = df.groupby('ID')['ID'].transform('count')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cchev