如何根据多列计算 pandas DataFrame 中相同行的频率？

从多个数据帧列获取频率计数

要确定数据帧中相同行的频率，您可以使用 groupby() 方法使用 size() 函数。此技术使您能够计算多列中唯一值组合的出现次数。

考虑以下数据框：

   Group | Size |
---------+------+
   Short | Small |
   Short | Small |
   Moderate | Medium |
   Moderate | Small |
   Tall | Large |

要计算每行的频率，我们可以对数据框进行分组通过“Group”和“Size”列，并使用 size() 函数来确定每行出现的次数：

<code class="python">import pandas as pd

# Load the sample data
data = {'Group': ['Short', 'Short', 'Moderate', 'Moderate', 'Tall'], 'Size': ['Small', 'Small', 'Medium', 'Small', 'Large']}
df = pd.DataFrame(data)

# Option 1:
dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"]).size()

# Option 2: Reset the index to convert the Series to a DataFrame
dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"]).size().reset_index(name="Time")

# Option 3: Use as_index=False to create a DataFrame without an index
dfg = df.groupby(by=["Group", "Size"], as_index=False).size()</code>

生成的数据帧将提供“Group”的每个组合的频率计数”和“尺寸”值。例如，输出可能如下所示：

  Group | Size | Time
--------+------+------
  Moderate | Medium | 1
  Moderate | Small | 1
  Short | Small | 2
  Tall | Large | 1

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