Python 3.x 添加唯一计数列

给定以下数据帧：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
    {'A' : ['foo', 'foo', 'foo', 'foo',
            'bar', 'bar', 'bar', 'bar'],
     'B' : [2, 4, 4, 2, 5, 4, 3, 2]})
df

    A       B
0   foo     2
1   foo     4
2   foo     4
3   foo     2
4   bar     5
5   bar     4
6   bar     3
7   bar     2

我希望通过lambda x函数获得每组“a”中“B”的唯一值计数列（“C”）：

    A       B    C
0   foo     2    2
1   foo     4    2
2   foo     4    2
3   foo     2    2
4   bar     5    1
5   bar     4    1
6   bar     3    1
7   bar     2    1

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提前谢谢

如果PC对你的目标是正确的，也许

>>> df["C"] = df.groupby(["A","B"])["A"].transform("count")
>>> df
     A  B  C
0  foo  2  2
1  foo  4  2
2  foo  4  2
3  foo  2  2
4  bar  5  1
5  bar  4  1
6  bar  3  1
7  bar  2  1

你会给你想要的吗？我们是按（A，B）对分组的

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可爱的历史片段：这本来是我做的，但后来我再次尝试，发现我不需要

[“A”]

。但是它第二次没有它的原因是当时我有

C

列，所以代码可以执行一些操作。。（叹气）

如何为“bar”组中的B获得1个唯一值？@DSM，我也这么认为，我认为这是每个组中每个元素的计数，第一组中有两个2和两个4，以及一个5和一个4等等。。在接下来的时间里。像

df.groupby（“A”）[“B”].value\u counts（）

我想你已经搞定了。我必须

df[“C”]=df.groupby（[“A”，“B”]）[“A”]）。转换（“count”）

以避免

值错误：传递的项数错误0，位置意味着1

@padraickenningham:aargh，我知道为什么。我把它放回去。