我想在一个数据框中添加一列,该列包含另一个数据框中匹配项的计数。例如,
在df1中添加一列'count',期望输出如下:
df1 = pd.DataFrame({'A':['yes','yes','yes','yes','yes','yes','no','no','no','no','no','no'],
'B':['L','L','M','M','H','H','L','L','M','M','H','H'],
'C':[True,False,True,False,True,False,True,False,True,False,True,False]})
对于df1中的每一行,我想知道它在df2中的计数
df2 = pd.DataFrame({'A':['yes','yes','no','yes','no','yes','yes','no','no','no'],
'B':['L','M','M','L','M','M','H','L','H','M'],
'C':[True,True,True,True,True,False,False,False,False,False]})
在df1中添加一列'count',期望输出如下:
index A B C count
0 yes L True 2
1 yes L False 0
2 yes M True 1
3 yes M False 1
4 yes H True 0
5 yes H False 1
6 no L True 0
7 no L False 1
8 no M True 2
9 no M False 1
10 no H True 0
11 no H False 1
请问有什么符合Python风格的方法来做这件事吗?谢谢提前。
fillna(0)
会在整个df
中替换掉所有的NaN
,而我们只需要在count
列中替换掉NaN
。 - undefined