我写了一个应该很快的 lambda 函数，但这需要很长时间。有没有更好的写法？
fn = lambda x: shape(df[df.CustomerCard_Num == x.CustomerCard_Num])[0]
df['tottrans'] = df.apply(fn, axis = 1)
基本上，我有一个很大的交易(行)数据库。一组行可能对应不同的客户(客户卡号如果df中的一列，多行可能有相同的df.CustomerCard_Num。)
我正在尝试使用此 lambda 函数计算每个客户的行数。但它似乎并没有很快奏效。我应该使用 groupby 吗？
最佳答案
关于python - 这个 lambda 函数有什么问题？ Pandas 和 Python 数据框，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/25575224/