python pandas统计制定值数量的问题

cqwcns

df中有一列【账号】，现在我新建一列【总投诉次数】，然后统计本行账号，在【帐号】列出现的次数，即账号重复次数。


到这里都没有问题。


确认我希望新建一列【本次投诉次数】，用来统计本行账号到本行出现的次数，这个不知道应该怎么写？请指教，谢谢。

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df['总投诉次数'] = df['账号'].apply(
    lambda x: len(df[df['账号'] == x]))

// 本次投诉次数就是统计到本行该账号出现的次数，不知道怎么写。
df['本次投诉次数'] = df['账号'].apply(
lambda x: len(df[df['账号'] == x]))

需求类似EXCEL的这样：

菱角

采用遍历的方法可行
for i in range(df.shape[0]):
    x = df.loc[i,"账号"]
    df_1 = df[0:i+1]
    df.loc[i,"本次投诉次数"] =  len(df_1[df_1["账号"]== x])

gufengaoyue

推导式就可以了。

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df['本次投诉次数'] = [ df[:x+1]['账号'].to_list().count(df['账号'][x]) for x in range(df.shape[0])]

rsnodame

官方内置的方法：https://pandas.pydata.org/docs/r ... oupBy.cumcount.html

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# sample_df
'''
    id
0  abc
1  edf
2  jkl
3  dfe
4  abc
5  abc
6  edf
7  jkl
8  abc
9  fcl
'''
# 对全体计数
sample_df['总投诉次数'] = sample_df['id'].map(sample_df['id'].value_counts())
# 累积计数
sample_df['本次投诉次数'] = (sample_df.groupby('id').cumcount()) + 1

lizy169

简单粗暴，没技术含量，供参考：
df['辅助列'] = 1   
df['本次投诉次数'] = df['辅助列'].groupby(df['账号']).cumsum()