Pandas Excel COUNTIFS的等价物

我已经通读了前面的一些问题，在实施上遇到了困难。这是我的桌子

Value Bool
abc   TRUE
abc   TRUE
bca   TRUE
bca   FALSE
asd   FALSE
asd   FALSE

我想要这个：

Value  Bool  Count
abc    TRUE  2
abc    TRUE  2
bca    TRUE  1
bca    FALSE 1
asd    FALSE 0
asd    FALSE 0

对于值中的每组术语，计算TRUE出现的次数，TRUE在我的df中是一个布尔值

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在Excel中，您可以使用COUNTIFS来执行此操作。有人能用熊猫给我指路吗？

试试groupby transform：

df['Count']=df.groupby('Value')['Bool'].transform('sum')
print(df)

  Value   Bool  Count
0   abc   True    2.0
1   abc   True    2.0
2   bca   True    1.0
3   bca  False    1.0
4   asd  False    0.0
5   asd  False    0.0

或：

---

谢谢你，安基。作品

df['Count']=df.groupby('Value')['Bool'].transform(lambda x: x.sum())
print(df)

  Value   Bool  Count
0   abc   True      2
1   abc   True      2
2   bca   True      1
3   bca  False      1
4   asd  False      0
5   asd  False      0