如何在 Pandas 的数据框中添加计算列，统计某一列中出现的频率？

Question

我有这样的数据框：

   county
1     N
2     N
3     C
4     N
5     S
6     N
7     N

我希望达到的目标是：

    county  frequency
1   N       5
2   N       5
3   C       1
4   N       5
5   S       1
6   N       5
7   N       5

是否有可能直接添加这种列而不需要任何中间df。我知道我可以使用group和size函数创建另一个df并合并这两个数据框。但是，我想知道是否有任何函数可以实现这种解决方案，而不需要任何中间df，但可能需要使用'apply'和一些函数或lamba？

- data_b77

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不太确定您所说的“不需要中间的DataFrame”是什么意思，但似乎您想要使用.transform：df['freq'] = df.groupby('county').county.transform('size')。 - ALollz

Answer 1

将value_counts的值映射到列

df['frequency'] = df['county'].map(df['county'].value_counts())

    county  frequency
1   N       5
2   N       5
3   C       1
4   N       5
5   S       1
6   N       5
7   N       5

- Vaishali

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这个方法可以运行，但是会出现以下警告信息：正在尝试在 DataFrame 的切片副本上设置值。请尝试使用 .loc[row_indexer,col_indexer] = value 来代替。 - Almog Woldenberg

@AlmogWoldenberg，您使用map的列应该是从另一列复制而来，而不是使用loc。如果您展示生成df的代码，我可以帮助解决问题。 - Vaishali