使用groupby并合并以在熊猫中创建新列

awrd2019

所以我有一个看起来像这样的熊猫数据框。

    name  is_something
0   a     0
1   b     1
2   c     0
3   c     1
4   a     1
5   b     0
6   a     1
7   c     0
8   a     1

有没有一种方法可以使用groupby并合并以创建一个新列,该列给出整个数据帧中is_something值为1的名称出现的次数?更新后的数据框如下所示:

    name  is_something no_of_times_is_something_is_1
0   a     0            3
1   b     1            1
2   c     0            1
3   c     1            1
4   a     1            3
5   b     0            1
6   a     1            3
7   c     0            1  
8   a     1            3

我知道您可以遍历数据框来执行此操作,但是我正在寻找一种更有效的方法,因为正在使用的数据集非常大。提前致谢!

耶斯列尔

如果列中仅存在01值,则is_something仅用于sumGroupBy.transform由汇总值填充的新列:

df['new'] = df.groupby('name')['is_something'].transform('sum')
print (df)
  name  is_something  new
0    a             0    3
1    b             1    1
2    c             0    1
3    c             1    1
4    a             1    3
5    b             0    1
6    a             1    3
7    c             0    1
8    a             1    3

如果可能的话,请先将多个值进行比较1,将其转换为整数,然后将其transform用于sum

df['new'] = df['is_something'].eq(1).view('i1').groupby(df['name']).transform('sum')

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