Python 在列中每次出现后，每个元素的数据帧计数出现次数

给定一个像这样的数据帧

pd.DataFrame（数据={“代码”：[1,1,1,0,0,1,1,0,0,1,2]}）
时间码
0       1
1       1
2       1
3       0
4       0
5       1
6       1
7       0
8       0
9       1
10      2
11      2

我想计算每次新出现后，

code

中的每个元素出现的次数。请注意，我不想为每个元素计算

.value\u counts（）

。例如，对于

code

value

1

而言，它显示3次，value

0

显示2次，value

2

显示1次。这项任务的类比是计算用户会话数

预期产出：

代码计数\u发生次数
1       3
0       2
2       1

非常确定这可以在普通Python中实现

myList = [1,2,6,2,2,4,3,3,4,4,6,1,1,2,3]
listSet = set(myList)
count = {}

for k in listSet:
    count[k]=0

for k in range(0, len(myList)-1):
    if myList[k]!=myList[k+1]:
        count[myList[k]]+=1
count[myList[k+1]]+=1
print(count)

这使得：

{1: 2, 2: 3, 3: 2, 4: 2, 6: 2}

---

非常确定这可以在普通Python中实现

myList = [1,2,6,2,2,4,3,3,4,4,6,1,1,2,3]
listSet = set(myList)
count = {}

for k in listSet:
    count[k]=0

for k in range(0, len(myList)-1):
    if myList[k]!=myList[k+1]:
        count[myList[k]]+=1
count[myList[k+1]]+=1
print(count)

这使得：

{1: 2, 2: 3, 3: 2, 4: 2, 6: 2}

---

有了熊猫，你可以做类似的事情

df.codes.loc[df.codes!=df.codes.shift()].value_counts()

---

这将仅在元素不等于前一个元素的情况下对代码中的值进行计数。

使用pandas，您可以执行以下操作

df.codes.loc[df.codes!=df.codes.shift()].value_counts()

---

这将只在元素不等于前一个元素的情况下计算代码中的值。

我不理解值2，对我来说它出现了2次正如我所说的，我不希望

值本身计算，而是希望元素在每个元素更改后出现多少次。目标逻辑将位于执行移位和检查
previous\u code！=当前代码
和每次发生时的sum+1，每个代码。我不理解值2，对我来说它出现2次正如我所说，我不希望
值本身计数
，而是希望元素在每个元素更改后出现多少次。目标逻辑将位于执行移位和检查
previous\u code！=当前代码
和每次发生时的总和+1，每个代码。在这种情况下，它不起作用，因为
3
出现2次。然而，它适用于所有其他的。也许应该有额外的逻辑来处理最后一个元素？这是一个很好的解决方案，但是在纯python中这样做有价值吗？我的意思是熊猫有这么多方便的功能，为什么不使用呢？--我真的不想无礼，但这让我想起了Fortran时代，它的可读性比@gereleth solution@Magellan88要差得多。熊猫是伟大的，我目前学习它的数据科学的先决条件，但OP并没有严格要求熊猫的方式。只是一个想法。这是一个实际的解决方案，效果很好。然而，我不能给你这个问题的解决方案奖励，因为我更喜欢@gereleth，因为他以熊猫的方式实现了它。不过，谢谢你的回答！在这种情况下，当
3
出现2次时，它不起作用。然而，它适用于所有其他的。也许应该有额外的逻辑来处理最后一个元素？这是一个很好的解决方案，但是在纯python中这样做有价值吗？我的意思是熊猫有这么多方便的功能，为什么不使用呢？--我真的不想无礼，但这让我想起了Fortran时代，它的可读性比@gereleth solution@Magellan88要差得多。熊猫是伟大的，我目前学习它的数据科学的先决条件，但OP并没有严格要求熊猫的方式。只是一个想法。这是一个实际的解决方案，效果很好。然而，我不能给你这个问题的解决方案奖励，因为我更喜欢@gereleth，因为他以熊猫的方式实现了它。不过，谢谢你的回答！