Python 计数列B值\u计数列A中相同的值

对于下面的输入数据框，我们要创建两列，A_count和B_count

有一个名为around_row_num的输入变量。即，对于around_row_num=2，我们希望查看当前行之前的两行和之后的两行，并计算与当前行具有相同“ID”的列“Label”中出现“A”的次数

输入：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'ID': [1, 1, 1, 1, 2, 2],'Label': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B']})
    
   ID Label
0   1     A
1   1     A
2   1     B
3   1     B
4   2     A
5   2     B

周围_行_num=2的输出：

        ID  Label A_count B_count 
        1   A     2        1
        1   A     2        1
        1   B     1        2
        1   B     0        2        
        2   A     1        1
        2   B     1        1       

---

谢谢

从ID组更新到帐户：

df.set_index([df['ID'], 'Label'], append=True)['ID'].unstack()\
  .groupby('ID', as_index=False, group_keys=False)\
  .rolling(3, center=True).count()

输出：

Label    A    B
  ID           
0 1    2.0  0.0
1 1    2.0  1.0
2 1    1.0  2.0
3 1    0.0  2.0
4 2    1.0  1.0
5 2    1.0  1.0

Label    A    B
0      2.0  0.0
1      2.0  1.0
2      1.0  2.0
3      1.0  2.0
4      1.0  2.0
5      1.0  1.0

试试这个：

df.set_index('Label', append=True)['ID'].unstack().rolling(3, center=True).count()

输出：

Label    A    B
  ID           
0 1    2.0  0.0
1 1    2.0  1.0
2 1    1.0  2.0
3 1    0.0  2.0
4 2    1.0  1.0
5 2    1.0  1.0

Label    A    B
0      2.0  0.0
1      2.0  1.0
2      1.0  2.0
3      1.0  2.0
4      1.0  2.0
5      1.0  1.0

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ID=1和Label='B'的输出不正确，对于第一个B，在2个空格内有两个A，对于第二个B，有1个空格。你太棒了！谢谢你的帮助。实际上，这个解决方案很棒，但是当ID改变值时，它不会分开。如果一行的ID=1，下一行的ID=2，它仍将查看下一行的滚动计数。你对此有什么建议吗？谢谢，你说得对。是的，我喜欢。给我几分钟，太好了，斯科特。非常感谢你！你怎么这么好？有没有像熊猫班之类的课程来提高熊猫的水平？再次感谢！是的。有。我推荐@TEDPROU。