Python 熊猫：按列和存储计数分组

如何创建一个名为“Count”的新列，以便每行包含相应行的已注册“Gender”计数。例如，在下面的示例中，输入有2名注册女性和1名注册男性：

Gender  Registered
female  1   
female  1
female  0
male    1
male    0
male    0

输出应为：

Gender  Registered Count
female  1          2
female  1          2
female  0          2
male    1          1
male    0          1
male    0          1

我尝试过类似的方法，但没有成功：

df[df['Registered'] == 1].groupby('Gender')['Gender'].count()

---

使用

transform

df.groupby('Gender').Registered.transform(lambda x : sum(x==1))
0    2
1    2
2    2
3    1
4    1
5    1
Name: Registered, dtype: int64
#df['count']=df.groupby('Gender').Registered.transform(lambda x : sum(x==1))

---

使用

transform

df.groupby('Gender').Registered.transform(lambda x : sum(x==1))
0    2
1    2
2    2
3    1
4    1
5    1
Name: Registered, dtype: int64
#df['count']=df.groupby('Gender').Registered.transform(lambda x : sum(x==1))

---

df[df['Registered']==1]。groupby（'Gender'）['Gender']。count（）会获取计数。问题是创建新列？@PedroTorres yesdf[df['Registered']==1]。groupby（'Gender'）['Gender']）。count（）会获取计数。问题是创建新列？@PedroTorres yesAlso

df.groupby（“性别”）.registed.transform（“sum”）

@W.Dodge这只适用于边缘样本，当需要计数的数字等于1时。另外

df.groupby（“性别”）.registed.transform（“sum”）

@W.Dodge这只适用于边缘样本，当需要计数的数字等于1时。