熊猫计算唯一行

Question

我有一个类似于以下内容的熊猫数据框：

 ColA ColB
1    1
1    1
1    1
1    2
1    2
2    1
3    2

我想要一个与 Counter 具有相同功能的输出。我需要知道每行出现了多少次（所有列都相同。

在这种情况下，正确的输出将是：

 ColA ColB Count
1    1    3
1    2    2
2    1    1
3    2    1

我尝试过这样的事情：

 df.groupby(['ColA','ColB']).ColA.count()

但这给了我一些难看的输出我在格式化时遇到了问题

原文由 qwertylpc 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

您可以将 size 与 reset_index 一起使用：

 print df.groupby(['ColA','ColB']).size().reset_index(name='Count')
   ColA  ColB  Count
0     1     1      3
1     1     2      2
2     2     1      1
3     3     2      1

原文由 jezrael 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

Answer 2

我只需要 计算唯一行 并使用 DataFrame.drop_duplicates 替代方案如下：

 len(df[['ColA', 'ColB']].drop_duplicates())

它在我的数据上的速度是 len(df.groupby(['ColA', 'ColB'])) 的两倍。

原文由 eddygeek 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议