Python Pandas-创建一个新列，其中填充另一列中的观察数

我有一个数据帧对象

df

。

df

中的列值之一是

ID

有许多行具有相同的ID

我想创建一个新的列

num_totals

，用于计算每个ID的观察次数。例如，类似以下内容：

ID | Num Totals
1  |    3
1  |    3
1  |    3
2  |    2
2  |    2
3  |    3
3  |    3
3  |    3
4  |    1

---

在Pandas中，最快的方法是什么？

一个简单的groupby+转换可以工作：

df['num_totals'] = df.groupby('ID').transform('count')

---

知道了。PANDAS是全新的，我不确定这是否会将总计添加到ID中的每一行，还是仅添加其中一行。如果使用

.count（）

或

.agg（'count'）

而不是

transform（）

，它确实会压缩到唯一ID的数量。但是变换会将结果重塑为原始维度。明白了，那么变换就是我需要的。谢谢