Python 计算列表中项目的频率

我想计算每个地区每年发生事故的频率。 如何使用Python实现这一点

file.csv

Region,Year
1,2003
1,2003
2,2008
2,2007
2,2007
3,2004
1,2004
1,2004
1,2004

我尝试使用计数器，但它只适用于一列。 例子： 在2003年的第1区域，有2个 因此，结果应该是：

 Region,Year, freq
    1,2003,2
    1,2003,2
    2,2008,1
    2,2007,2
    2,2007,2
    3,2004,1
    1,2004,3
    1,2004,3
    1,2004,3

我试着这样做。但这似乎不是正确的方法

from collections import Counter

data = pandas.DataFrame("file.csv")
freq_year= Counter(data.year.values)
dz = [dom[x] for x in data.year.values]
data["freq"] = data["year"].apply(lambda x: dom[x])

---

我正在考虑使用Groupby。你知道怎么做吗？

不是

pandas

解决方案，而是完成工作：

import csv
from collections import Counter

inputs = []
with open('input.csv') as csvfile:
   reader = csv.reader(csvfile)
   for row in reader:
       inputs.append(tuple(row))

freqs = Counter(inputs[1:])
print freqs 
# Counter({('1', '2004'): 3, ('1', '2003'): 2, ('2', '2007'): 2, ('2', '2008'): 1, ('3', '2004'): 1})

---

这里的关键是将值作为元组，以便

计数器将发现它们相等。
可能有更好的方法，但我首先附加一个伪列，并根据该列计算
频率，如下所示：

df["freq"] = 1
df["freq"] = df.groupby(["Year", "Region"]).transform(lambda x: x.sum())

这将返回以下df：

  Region  Year  freq
0       1  2003     2
1       1  2003     2
2       2  2008     1
3       2  2007     2
4       2  2007     2
5       3  2004     1
6       1  2004     3
7       1  2004     3
8       1  2004     3

我正在尝试绘制此数据集。但我似乎面临着一个问题。你能看看这个问题吗：我对matplotlib了解不多，也没有3D绘图的经验。希望你能在那里得到帮助…你可以简单地选择一个并使用
len
（在最近的
pandas
中）：
df.groupby（[“年”，“地区]）[“年”].transform（len）