Groupby 并在 Pandas 中打印整个数据框
Groupby and print entire dataframe in Pandas
我有如下数据集，在本例中，我想统计每个国家/地区的水果数量，并作为数据集中的一列输出。
我尝试使用groupby，
df=df.groupby('Country')['Fruits'].count(),
但在这种情况下，我没有得到预期的结果，因为 groupby 只输出计数而不是整个 dataframe/dataset。
如果有人可以提出更好的方法来执行此操作，将会很有帮助。
数据集
Country Fruits Price Sold Weather
India Mango 200 Market sunny
India Apple 250 Shops sunny
India Banana 50 Market winter
India Grapes 150 Road sunny
Germany Apple 350 Supermarket Autumn
Germany Mango 500 Supermarket Rainy
Germany Kiwi 200 Online Spring
Japan Kaki 300 Online sunny
Japan melon 200 Supermarket sunny
预期输出
Country Fruits Price Sold Weather Number
India Mango 200 Market sunny 4
India Apple 250 Shops sunny 4
India Banana 50 Market winter 4
India Grapes 150 Road sunny 4
Germany Apple 350 Supermarket Autumn 3
Germany Mango 500 Supermarket Rainy 3
Germany Kiwi 200 Online Spring 3
Japan Kaki 300 Online sunny 2
Japan melon 200 Supermarket sunny 2
谢谢:)
您正在寻找transform：
df['count'] = df.groupby('Country')['Fruits'].transform('size')
Country Fruits Price Sold Weather count
0 India Mango 200 Market sunny 4
1 India Apple 250 Shops sunny 4
2 India Banana 50 Market winter 4
3 India Grapes 150 Road sunny 4
4 Germany Apple 350 Supermarket Autumn 3
5 Germany Mango 500 Supermarket Rainy 3
6 Germany Kiwi 200 Online Spring 3
7 Japan Kaki 300 Online sunny 2
8 Japan melon 200 Supermarket sunny 2
我有如下数据集，在本例中，我想统计每个国家/地区的水果数量，并作为数据集中的一列输出。
我尝试使用groupby， df=df.groupby('Country')['Fruits'].count(),
但在这种情况下，我没有得到预期的结果，因为 groupby 只输出计数而不是整个 dataframe/dataset。
如果有人可以提出更好的方法来执行此操作，将会很有帮助。
数据集
Country Fruits Price Sold Weather
India Mango 200 Market sunny
India Apple 250 Shops sunny
India Banana 50 Market winter
India Grapes 150 Road sunny
Germany Apple 350 Supermarket Autumn
Germany Mango 500 Supermarket Rainy
Germany Kiwi 200 Online Spring
Japan Kaki 300 Online sunny
Japan melon 200 Supermarket sunny
预期输出
Country Fruits Price Sold Weather Number
India Mango 200 Market sunny 4
India Apple 250 Shops sunny 4
India Banana 50 Market winter 4
India Grapes 150 Road sunny 4
Germany Apple 350 Supermarket Autumn 3
Germany Mango 500 Supermarket Rainy 3
Germany Kiwi 200 Online Spring 3
Japan Kaki 300 Online sunny 2
Japan melon 200 Supermarket sunny 2
谢谢:)
您正在寻找transform：
df['count'] = df.groupby('Country')['Fruits'].transform('size')
Country Fruits Price Sold Weather count
0 India Mango 200 Market sunny 4
1 India Apple 250 Shops sunny 4
2 India Banana 50 Market winter 4
3 India Grapes 150 Road sunny 4
4 Germany Apple 350 Supermarket Autumn 3
5 Germany Mango 500 Supermarket Rainy 3
6 Germany Kiwi 200 Online Spring 3
7 Japan Kaki 300 Online sunny 2
8 Japan melon 200 Supermarket sunny 2