我试图重新命名size()，如图列在这里是这样的：
x = monthly.copy()
x["size"] = x\
.groupby(["sub_acct_id", "clndr_yr_month"]).transform(np.size)
但是我得到的是
ValueError: Wrong number of items passed 15, placement implies 1
为什么这不适用于我的数据框？
如果我简单地打印副本：
x = monthly.copy()
print x
这是表格的样子：
sub_acct_id clndr_yr_month
12716D 201601 219
201602 265
12716G 201601 221
201602 262
12716K 201601 181
201602 149
...
我试图完成的是设置列的名称：
sub_acct_id clndr_yr_month size
12716D 201601 219
201602 265
12716G 201601 221
201602 262
12716K 201601 181
201602 149
...
你需要：
x["size"] = x.groupby(["sub_acct_id", "clndr_yr_month"])['sub_acct_id'].transform('size')
样本：
df = pd.DataFrame({'sub_acct_id': ['x', 'x', 'x','x','y','y','y','z','z']
, 'clndr_yr_month': ['a', 'b', 'c','c','a','b','c','a','b']})
print (df)
clndr_yr_month sub_acct_id
0 a x
1 b x
2 c x
3 c x
4 a y
5 b y
6 c y
7 a z
8 b z
df['size'] = df.groupby(['sub_acct_id', 'clndr_yr_month'])['sub_acct_id'].transform('size')
print (df)
clndr_yr_month sub_acct_id size
0 a x 1
1 b x 1
2 c x 2
3 c x 2
4 a y 1
5 b y 1
6 c y 1
7 a z 1
8 b z 1
聚合输出的另一种解决方案：
df = df.groupby(['sub_acct_id', 'clndr_yr_month']).size().reset_index(name='Size')
print (df)
sub_acct_id clndr_yr_month Size
0 x a 1
1 x b 1
2 x c 2
3 y a 1
4 y b 1
5 y c 1
6 z a 1
7 z b 1
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