Python 使用Groupby在Dask数据帧的新列中存储值_计数

我曾经用它来计算和存储Pandas中某列的value_计数，并将结果存储在新列中

现在，我尝试对Dask数据帧执行相同的操作，但它会导致以下错误：

df['new_column']=df.groupby（['A']）['B'].transform（'count'，meta='int'）.compute（）

ValueError:无法从重复轴重新编制索引

另外，

df

数据帧有四个分区

---

如何计算列

A

的值并将其存储在Dask中的

new\u列

中，与之相同？

如果您不需要坚持使用

transform

（这是在最新的Dask版本中引入的），我建议您使用如下代码中的左合并

作为pd进口熊猫
将dask.dataframe作为dd导入
df=pd.DataFrame（{“A”：[0,0,1,1,1,2,2]，
“B”：[1,2,3,4,5,6,7]}）
df=dd.from_熊猫（df，npartitions=2）
out=df.groupby（“A”）[“B”]\
.count（）\
.compute（）\
.重置索引（name=“新建列”）
df=dd.merge（df，out，on=[“A”]，how=“left”）

您是否介意制作一个？