请试试这段代码

new_column=df[['col1', 'col2', 'col3', 'col4']].groupby(['col1', 'col2']).count()
df['count_it']=new_column
df

我认为代码将添加一个名为“计数它”的列，计数每组

如果你熟悉tidyverse R包，这里有一种在python中实现它的方法:

from datar.all import tibble, rnorm, f, group_by, summarise, mean, n, rep

df = tibble(
  col1=rep(['A', 'B'], 5), 
  col2=rep(['C', 'D'], each=5), 
  col3=rnorm(10), 
  col4=rnorm(10)
)
df >> group_by(f.col1, f.col2) >> summarise(
  count=n(),
  col3_mean=mean(f.col3), 
  col4_mean=mean(f.col4)
)

  col1 col2  n  mean_col3  mean_col4
0    A    C  3  -0.516402   0.468454
1    A    D  2  -0.248848   0.979655
2    B    C  2   0.545518  -0.966536
3    B    D  3  -0.349836  -0.915293
[Groups: ['col1'] (n=2)]

我是数据包的作者。如果您对使用它有任何问题，请随时提交问题。

请试试这段代码

new_column=df[['col1', 'col2', 'col3', 'col4']].groupby(['col1', 'col2']).count()
df['count_it']=new_column
df

我认为代码将添加一个名为“计数它”的列，计数每组

要获得多个统计信息，请折叠索引，并保留列名:

df = df.groupby(['col1','col2']).agg(['mean', 'count'])
df.columns = [ ' '.join(str(i) for i in col) for col in df.columns]
df.reset_index(inplace=True)
df

生产:

创建一个组对象并调用如下示例的方法:

grp = df.groupby(['col1',  'col2',  'col3']) 

grp.max() 
grp.mean() 
grp.describe() 

瑞士军刀:GroupBy.describe

返回每组的计数、平均值、std和其他有用的统计信息。

df.groupby(['A', 'B'])['C'].describe()

           count  mean   std   min   25%   50%   75%   max
A   B                                                     
bar one      1.0  0.40   NaN  0.40  0.40  0.40  0.40  0.40
    three    1.0  2.24   NaN  2.24  2.24  2.24  2.24  2.24
    two      1.0 -0.98   NaN -0.98 -0.98 -0.98 -0.98 -0.98
foo one      2.0  1.36  0.58  0.95  1.15  1.36  1.56  1.76
    three    1.0 -0.15   NaN -0.15 -0.15 -0.15 -0.15 -0.15
    two      2.0  1.42  0.63  0.98  1.20  1.42  1.65  1.87

要获得具体的统计数据，只需选择它们，

df.groupby(['A', 'B'])['C'].describe()[['count', 'mean']]

           count      mean
A   B                     
bar one      1.0  0.400157
    three    1.0  2.240893
    two      1.0 -0.977278
foo one      2.0  1.357070
    three    1.0 -0.151357
    two      2.0  1.423148

注意:如果你只需要计算1或2个属性，那么它可能是 使用groupby更快。Agg，然后计算这些列 您正在执行浪费的计算。

describe适用于多个列(将['C']更改为['C'， 'D'] -或完全删除它-看看会发生什么，结果是一个MultiIndexed列数据框架)。

您还可以获得字符串数据的不同统计信息。举个例子，

df2 = df.assign(D=list('aaabbccc')).sample(n=100, replace=True)

with pd.option_context('precision', 2):
    display(df2.groupby(['A', 'B'])
               .describe(include='all')
               .dropna(how='all', axis=1))

              C                                                   D                
          count  mean       std   min   25%   50%   75%   max count unique top freq
A   B                                                                              
bar one    14.0  0.40  5.76e-17  0.40  0.40  0.40  0.40  0.40    14      1   a   14
    three  14.0  2.24  4.61e-16  2.24  2.24  2.24  2.24  2.24    14      1   b   14
    two     9.0 -0.98  0.00e+00 -0.98 -0.98 -0.98 -0.98 -0.98     9      1   c    9
foo one    22.0  1.43  4.10e-01  0.95  0.95  1.76  1.76  1.76    22      2   a   13
    three  15.0 -0.15  0.00e+00 -0.15 -0.15 -0.15 -0.15 -0.15    15      1   c   15
    two    26.0  1.49  4.48e-01  0.98  0.98  1.87  1.87  1.87    26      2   b   15

有关更多信息，请参阅文档。

pandas >= 1.1: datafframe .value_counts

如果你只是想捕获每个组的大小，这可以从pandas 1.1中获得，这将删除GroupBy并且更快。

df.value_counts(subset=['col1', 'col2'])

最小的例子

# Setup
np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame({'A' : ['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
                          'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B' : ['one', 'one', 'two', 'three',
                          'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C' : np.random.randn(8),
                   'D' : np.random.randn(8)})

df.value_counts(['A', 'B']) 

A    B    
foo  two      2
     one      2
     three    1
bar  two      1
     three    1
     one      1
dtype: int64

其他统计分析工具

如果你在上面没有找到你想要的东西，用户指南有一个支持的静态分析、相关和回归工具的全面列表。