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<p>我有一个数据框:</p> <pre><code>+----------------+--------------+------------+ | TransactionID | TimeKey | ProductKey | +----------------+--------------+------------+ | 3621015 | '2018-01-01' | 6151 | | 3621015 | '2018-01-01' | 4354 | | 3487373 | '2018-01-02' | 6151 | | 4378337 | '2018-01-03' | 6151 | | 4378337 | '2018-01-03' | 4354 | | 4378337 | '2018-01-03' | 3783 | +----------------+--------------+------------+ </code></pre> <p>它是一个关于交易及其各自日期以及购买的产品的数据库</p> <p>我想计算每一行某个产品出现的次数。 大概是这样的:</p> <pre><code>+----------------+--------------+------------+-------+ | TransactionID | TimeKey | ProductKey | count | +----------------+--------------+------------+-------+ | 3621015 | '2018-01-01' | 6151 | NaN/0 | | 3621015 | '2018-01-01' | 4354 | NaN/0 | | 3487373 | '2018-01-02' | 6151 | 1 | | 4378337 | '2018-01-03' | 6151 | 2 | | 4378337 | '2018-01-03' | 4354 | 1 | | 4378337 | '2018-01-03' | 3783 | NaN/0 | +----------------+--------------+------------+-------+ </code></pre> <p>现在我可以做,但是我做的方式很糟糕。 我的解决方案:</p> <pre><code>for index, row in data.iterrows(): data['count'] = data[(data['ProductKey'] == row['ProductKey']) & (data['TimeKey'] <= row['TimeKey'])]['ProductKey'].count() </code></pre> <p>这样做30行是可以的,但我正在与一对夫妇houndred千行:\寻找想法</p>
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匿名
1天前
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<p><code>data['Count'] = data.groupby(['ProductKey'])['ProductKey'].count()</code></p> <p>这将提供每个ProductKey的计数。如果不希望计数为NaN,请运行以下代码段</p> <p><code>data.fillna(value = 0, inplace = True)</code></p>
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