python-3.x - 我们如何对列中选定的行值进行分组并将其分配给 pandas df 中的新列？

Question

Id  B
1   6
2   13
1   6
2   6
1   6
2   6
1   10
2   6
2   6
2   6

我想要一个新列，比如 C，我可以在 Id 级别获得 B=6 的分组值

Jan18.loc[Jan18['Enquiry Purpose']==6].groupby(Jan18['Member Reference']).transform('count')

Id  B   No_of_6
1   6   3
2   13  5
1   6   3
2   6   5
1   6   3
2   6   5
1   10  3
2   6   5
2   6   5
2   6   5

Answer 1

比较值 Series.eq对于 ==，转换为整数并使用 GroupBy.transform对于由每组 sum 填充的新列:

df['No_of_6'] = df['B'].eq(6).astype(int).groupby(df['Id']).transform('sum')
#alternative
#df['No_of_6'] = df.assign(B= df['B'].eq(6).astype(int)).groupby('Id')['B'].transform('sum')
print (df)
   Id   B  No_of_6
0   1   6        3
1   2  13        5
2   1   6        3
3   2   6        5
4   1   6        3
5   2   6        5
6   1  10        3
7   2   6        5
8   2   6        5
9   2   6        5

通常根据您的条件创建 bool 掩码并在下面传递:

mask = df['B'].eq(6)
#alternative
#mask = (df['B'] == 6)
df['No_of_6'] = mask.astype(int).groupby(df['Id']).transform('sum')