Pandas - 数据框中唯一行出现次数

Question

如何计算 DataFrame 中每个唯一行的出现次数？

data = {'x1': ['A','B','A','A','B','A','A','A'], 'x2': [1,3,2,2,3,1,2,3]}
df = pd.DataFrame(data)

df
  x1  x2
0  A   1
1  B   3
2  A   2
3  A   2
4  B   3
5  A   1
6  A   2
7  A   3

我希望能够获得

   x1  x2 count 
0   A   1     2
1   A   2     3
2   A   3     1
3   B   3     2

- Pepacz

---

对不起，你当前的方法有什么问题？或者你期望根据len(df.groupby(['x1'，'x2']).count())得到最后的结果为4？ - EdChum

我无法获取count列。我的代码返回“空数据框”。 - Pepacz

你是不是要找的是 df['count'] = df.groupby(['x1','x2'])['x1'].transform('count')？ - EdChum

这是你想要的吗 df.groupby(['x1','x2'], as_index=False).count()？ - EdChum

@EdChum 是的，最后一个就是，谢谢。 - Pepacz

Answer 1

据我所知，你可以将as_index=False作为一个参数传递给groupby：

In [100]:
df.groupby(['x1','x2'], as_index=False).count()

Out[100]:
  x1  x2  count
0  A   1      2
1  A   2      3
2  A   3      1
3  B   3      2

- EdChum

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我不确定pandas是否更改了某些内容导致此答案出现错误，但我尝试时它并没有添加一个count列: df = pd.DataFrame(df); df.groupby(['x1','x2'], as_index=False).count(); ``` - Joe

count 已更改为 value_counts。 - user16836078

Answer 2

您也可以删除重复的行：

In [4]: df.shape[0]
Out[4]: 8

In [5]: df.drop_duplicates().shape[0]
Out[5]: 4

- Vlados

Answer 3

有两种方法可以在您的数据框中找到独特的出现。

第一种：使用 drop_duplicates

df.drop_duplicates().sort_values('x1',ignore_index=True)

第二步：使用groupby.nunique

df.groupby(['x1','x2'], as_index=False).nunique()

要查找出现次数，@EdChum的答案可以精确地起作用。

- user16836078