Pandas 向dataframe添加列

我有以下资料：

count=a[（a.type='exact'）&（a.score==1.0）].groupby（'id'）.count（）['type']
countbyid=pd.DataFrame（data=count）

这给了我以下信息：

id类型
102116  578
1256    1211
126805  215
31560   12
329401  2310
49923   375
9691 2409

当我尝试

countbyid=pd.DataFrame（data=count，columns=['customer'，'department']）

时，不返回任何数据，只返回列名：

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客户部门

使用给定的方法，插入已经有列名的数据框，当您在其中分配列时，不会分配这些列的值，因此您会收到空数据框

所以有两种方法来解决这个问题-

第一:

countbyid = pd.DataFrame(data = countbyid.values)
countbyid.columns = ['customer', 'department']

第二（如ScottBoston评论中所述）：

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使用给定的方法，插入已经有列名的数据帧，当您在其中分配列时，不会分配这些列的值，因此您会收到一个空数据帧

所以有两种方法来解决这个问题-

第一:

countbyid = pd.DataFrame(data = countbyid.values)
countbyid.columns = ['customer', 'department']

第二（如ScottBoston评论中所述）：

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基于您的代码，我假设

a

是一个数据帧，您只需要重置索引并重命名列。无需再次调用数据帧构造函数

a[(a.type == 'exact') & (a.score == 1.0)].groupby('id').type.count().reset_index()\
.rename({'id':'customer', 'type':'department'})

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基于您的代码，我假设

a

是一个数据帧，您只需要重置索引并重命名列。无需再次调用数据帧构造函数

a[(a.type == 'exact') & (a.score == 1.0)].groupby('id').type.count().reset_index()\
.rename({'id':'customer', 'type':'department'})

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我不确定您是否需要这里的数据帧构造函数，请打印计数以查看我不确定您是否需要这里的数据帧构造函数，请打印计数以查看see@meW答对了，谢谢你的帮助和对我为什么收到空数据框的澄清。@meW答对了，谢谢你的帮助和对我为什么收到空数据框的澄清。