如何统计NAME、B、C、D多列分组对应的数值总和及出现次数？

你需要的是按NAME、B两列分组统计出现次数，再将计数同步到同分组的每一行中，以下是三种常用场景的实现方案：

如果使用支持窗口函数的数据库（MySQL8.0+、PostgreSQL、Hive等），直接用窗口统计即可：

SELECT 
    NAME,
    B,
    C,
    D,
    TOTAL,
    COUNT(*) OVER (PARTITION BY NAME, B) AS COUNT
FROM 你的业务表名;

PARTITION BY NAME, B会把NAME、B取值都相同的行归为同一组，COUNT(*)统计每组的行数，最终每行都会返回所属分组的总计数，和你要求的输出完全一致。

假设你的数据表头在第1行，数据从第2行开始，NAME是A列、B是B列，需要填计数的COUNT列是F列：
在F2单元格输入公式：
=COUNTIFS(A:A,A2,B:B,B2)
下拉填充所有数据行即可。公式会自动统计A列等于当前行A值、且B列等于当前行B值的总条数，就是你要的分组计数。

适合处理大批量数据的场景：

import pandas as pd

# 读取你的数据源，可替换为read_csv等其他读取方法
df = pd.read_excel("你的数据文件路径.xlsx")

# 按NAME、B分组统计数量，同步映射回原表
df['COUNT'] = df.groupby(['NAME', 'B'])['NAME'].transform('count')

# 输出结果，需要保存的话可以调用to_excel/to_csv方法
print(df)

transform方法会保留原表的行顺序和所有列内容，仅新增COUNT列填充对应分组的计数，不会改动原数据结构。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tshering Tashi