python - 如何向 df 添加一列以对 A 列中条目的所有匹配值求和？

Question

我有一个包含一系列日期的数据框、每天的活跃用户以及该用户当天的事件。我想添加一列，在另一列中提供每个用户在总时间跨度内的事件总数。

我可以让它与这段代码一起工作，但我确信有一种更优雅的方法来做到这一点。请告诉我还有什么可以更好的!

df1 = pd.DataFrame({'users': ['Sara', 'James', 'Sara', 'James'],
                    'events': [3, 2, 5, 1]
                   })
df2 = df1.groupby('users').sum()
df2.rename(columns= {'events' : 'total'}, inplace=True)
df3 = pd.merge(df1, df2, how='left', on='users')

这给了我想要的输出，每个 Sara 行有 8 个，每个 James 行有 3 个。

Answer 1

确实有，你知道transform方法吗？它返回一个与当前数据帧格式相同的 groupby

df1['total'] = df1.groupby('users').transform('sum')
print(df1)
      users  events  total
0   Sara       3      8
1  James       2      3
2   Sara       5      8
3  James       1      3

只是作为一个测试

df1 == df3
    users   events  total
0   True    True    True
1   True    True    True
2   True    True    True
3   True    True    True

更多信息:

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.transform.html

https://pbpython.com/pandas_transform.html