我如何将重复类别的频率与'；groupby'；用Python？

[上传] 我正在处理一个大的日期集，现在我已经达到了这一部分：

agg_diag = ('mean', 'median', 'count')
columns_names_diag = ['ae_diag_mean','ae_diag_median']
df[columns_names_diag].groupby(df['Code']).agg(agg_diag)

作为输出

       ae_diag_mean         ae_diag_median         
       mean median count    mean median count   
Code                                    
04189  82.0  82.0    1      82.0  82.0  1       
07811  14.0  14.0    1      14.0  14.0  1       
07812  3.0   3.0     1      3.0   3.0   1      
0794   0.0   0.0     2      0.0   0.0   2       
0914   4.0   4.0     1      4.0   4.0   1       

然而，由于这个“计数”在这个数据帧的两列中都是重复的，所以我只想为它设置一列。Count是此数据集中存在的每个代码的数量。所以我想要这样的输出：

       ae_diag_mean  ae_diag_median        
       mean median   mean median       count    
Code                                    
04189  82.0  82.0    82.0  82.0          1      
07811  14.0  14.0    14.0  14.0          1      
07812  3.0   3.0     3.0   3.0           1     
0794   0.0   0.0     0.0   0.0           2      
0914   4.0   4.0     4.0   4.0           1      

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有人能帮我吗？提前谢谢你

您提供的数据不是一个完全可复制的示例。但是听起来你在找

groupby（'code'）。size（）

@PeterLeimbigler我更新了这个问题，也许你能更好地理解我的意思。这是因为我可以只为count添加一列，您可以发布起始数据以及预期的输出吗？读者现在还没有什么可测试的。同时，您可以尝试两个步骤：首先，运行当前代码，但不通过

'count'

进行聚合。然后，运行

df['count']=df[columns\u names\u diag].groupby（'code'）.count（）