我正在尝试根据原始数据帧的 groupby 向数据帧添加一个新列，并根据该 groupby 的结果分配三个值之一
即在下面的 df 中，我想添加第四列以显示我是否有太多的“A”、太多的“C”或恰到好处的数量。
col1 col2 col3
0 1111 A 1
1 1111 B 3
2 1111 B 3
3 1111 B 3
4 1111 C 1
5 2222 A 1
6 2222 B 1
7 2222 C 2
8 2222 C 2
9 3333 A 2
10 3333 A 2
11 3333 B 1
12 3333 C 1
变成……
col1 col2 col3 col4
0 1111 A 1 OK
1 1111 B 3 OK
2 1111 B 3 OK
3 1111 B 3 OK
4 1111 C 1 OK
5 2222 A 1 >C
6 2222 B 1 >C
7 2222 C 2 >C
8 2222 C 2 >C
9 3333 A 2 >A
10 3333 A 2 >A
11 3333 B 1 >A
12 3333 C 1 >A
我正在考虑使用转换，但返回系列，我认为在这种情况下我需要检查两个不同的列？
例子：
d1 = {'col1': ['1111', '1111', '1111', '1111', '1111', '2222', '2222', '2222', '2222', '3333', '3333', '3333', '3333'],
'col2': ['A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'C', 'A', 'A', 'B', 'C'],
'col3': [1, 3, 3, 3, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1]}
df1 = pd.DataFrame(data=d1)
d2 = {'col1': ['1111', '1111', '1111', '1111', '1111', '2222', '2222', '2222', '2222', '3333', '3333', '3333', '3333'],
'col2': ['A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C', 'C', 'A', 'A', 'B', 'C'],
'col3': [1, 3, 3, 3, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1],
'col4': ['OK', 'OK', 'OK', 'OK', 'OK', '>C', '>C', '>C', '>C', '>A', '>A', '>A', '>A']}
df2 = pd.DataFrame(data=d2)
print(df1)
print(df2)
据我了解，试试这个：
获取counts using crosstab的col2WRTcol1然后使用值.loc[]过滤器要考虑的值，然后利用df.gt比较，如果计数大于1，做一个dot乘法列名，最后map它带回series.fillna
解决方案：
values_to_filter = ['A','C'] #put B for testing and it will show >B for first group
m = pd.crosstab(df1['col1'],df1['col2']).loc[:,values_to_filter]
df1['col4'] = (df1['col1'].map(m.gt(1).dot(m.columns).replace('',np.nan)
.radd('>')).fillna('OK'))
输出：
print(df1)
col1 col2 col3 col4
0 1111 A 1 OK
1 1111 B 3 OK
2 1111 B 3 OK
3 1111 B 3 OK
4 1111 C 1 OK
5 2222 A 1 >C
6 2222 B 1 >C
7 2222 C 2 >C
8 2222 C 2 >C
9 3333 A 2 >A
10 3333 A 2 >A
11 3333 B 1 >A
12 3333 C 1 >A
附加详细信息：值m的计数在哪里：col2col1
print(m)
col2 A C
col1
1111 1 1
2222 1 2
3333 2 1
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