概述
Name Type ID Book1 ebook 1 Book2 paper 2 Book3 paper 3 Book1 ebook 1 Book2 paper 2
我需要得到所有书籍的数量,保留其他列,并得到这个：
Name Type ID Count Book1 ebook 1 2 Book2 paper 2 2 Book3 paper 3 1
如何才能做到这一点？
谢谢！
In [20]:
df.groupby(['Name','Type','ID']).count().reset_index()
Out[20]:
Name Type ID Count
0 Book1 ebook 1 2
1 Book2 paper 2 2
2 Book3 paper 3 1在你的情况下,“名称”,“类型”和“ID”列在值中匹配,所以我们可以在这些groupby上调用count和reset_index.
另一种方法是使用transform添加“Count”列,然后调用drop_duplicates：
In [25]:
df['Count'] = df.groupby(['Name'])['ID'].transform('count')
df.drop_duplicates()
Out[25]:
Name Type ID Count
0 Book1 ebook 1 2
1 Book2 paper 2 2
2 Book3 paper 3 1总结
以上是编程之家为你收集整理的python – 如何在熊猫中分组数据框并保留列全部内容，希望文章能够帮你解决python – 如何在熊猫中分组数据框并保留列所遇到的程序开发问题。
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