概述
df1 = pd.DataFrame({'key': ['b','b','a','c','b'],'year':[2000,2001,1998,1999,2000]})具体如下：
key year 0 b 2000 1 b 2001 2 a 1998 3 c 1999 4 a 1998 5 a 1998 6 b 2000
key year frequency b 2000 2 b 2001 1 a 1998 3 c 1999 1
df1.groupby(['key','year']).size().reset_index()
你得到…
key year 0 0 a 1998 3 1 b 2000 2 2 b 2001 1 3 c 1999 1
如您所见,该列尚未命名,因此您可以执行类似的操作
mydf = df1.groupby(['key','year']).size().reset_index()
mydf.rename(columns = {0: 'frequency'},inplace = True)
mydf
key year frequency
0 a 1998 3
1 b 2000 2
2 b 2001 1
3 c 1999 1(如果需要,可以省略.reset_index(),但在这种情况下,您需要将mydf转换为数据帧,如下所示：mydf = pd.DataFrame(mydf),然后才重命名列)
总结
以上是编程之家为你收集整理的python – Pandas：如何从DataFrame中删除重复的行并计算它们的频率？全部内容，希望文章能够帮你解决python – Pandas：如何从DataFrame中删除重复的行并计算它们的频率？所遇到的程序开发问题。
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