pandas DF中的重复行 [英] Duplicate rows in pandas DF

问题描述

我在Pandas中有一个DF，它看起来像：

I have a DF in Pandas, which looks like:

Letters Numbers
A       1
A       3
A       2
A       1
B       1
B       2
B       3
C       2
C       2

我想计算类似行的数量，并将结果保存在第三列。例如，我正在寻找的输出：

I'm looking to count the number of similar rows and save the result in a third column. For example, the output I'm looking for:

Letters Numbers Events
A       1       2
A       2       1
A       3       1
B       1       1
B       2       1
B       3       1
C       2       2

我想要做的一个例子是这里。我想出的最好的想法是使用 count_values（），但我认为这只是一列。另一个想法是使用 duplicateated（） ，反正我不想构造任何为 -loop。我很确定，一个for循环的Pythonic替代存在。

An example of what I'm looking to do is here. The best idea I've come up with is to use count_values(), but I think this is just for one column. Another idea is to use duplicated(), anyway I don't want construct any for-loop. I'm pretty sure, that a Pythonic alternative to a for loop exists.

推荐答案

你可以分组这两列，组的大小：

You can groupby these two columns and then calculate the sizes of the groups:

In [16]: df.groupby(['Letters', 'Numbers']).size()
Out[16]: 
Letters  Numbers
A        1          2
         2          1
         3          1
B        1          1
         2          1
         3          1
C        2          2
dtype: int64

得到一个像您的示例输出中的DataFrame，您可以使用 reset_index 重置索引。

To get a DataFrame like in your example output, you can reset the index with reset_index.

这篇关于pandas DF中的重复行的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！