Python 如何根据另一列分别计算列中的数据？

我有两个数据帧，如下所示：

df1 = pd.DataFrame({'a':[1,2]})


df2 = pd.DataFrame({'a':[1,1,1,2,2,3,4,5,6,7,8]})

我想分别计算df2中df1的两个数字，正确答案如下：

No Amount 1 3 2 2 不多 1 3 2 2 而不是：

No Amount 1 5 2 5 不多 1 5 2 5

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如何解决此问题？

首先筛选df1['a']中包含的值的

df2

，然后应用

value\u计数。代码的其余部分只是以所需的格式显示数据

result = (
    df2[df2['a'].isin(df1['a'].unique())]['a']
    .value_counts()
    .reset_index()
)
result.columns = ['No', 'Amount']
>>> result
   No  Amount
0   1       3
1   2       2

您可以简单地找到第二个df的
值\u计数
，以及第一个df的
映射
，即

df1['Amount'] = df1['a'].map(df2['a'].value_counts())
df1 = df1.rename(columns={'a':'No'})

输出：

No  Amount
0   1       3
1   2       2
不多
0   1       3
1   2       2
在pandas 0.21.0中，可以使用set_axis将列重命名为链接方法。以下是一个单线解决方案：

df2[df2.a.isin(df1.a)]\
    .squeeze()\
    .value_counts()\
    .reset_index()\
    .set_axis(['No','Amount'], axis=1, inplace=False)

输出：

   No  Amount
0   1       3
1   2       2