基于少量约束的数据集扩展

Question

编辑：

我有一个包含以下字段的数据帧，

I_Code Date_1   Date_2  Count real_Count
4   01/09/2019  02/08/2019  112 1
4   01/09/2019  03/08/2019  178 3
1   01/09/2019  04/08/2019  174 6
4   01/09/2019  04/08/2019  174 6
1   01/09/2019  05/08/2019  194 8
4   01/09/2019  05/08/2019  194 8
1   01/09/2019  06/08/2019  195 8
2   01/09/2019  06/08/2019  195 8
4   01/09/2019  07/08/2019  208 10
1   01/09/2019  08/08/2019  183 14
2   01/09/2019  08/08/2019  183 14
4   01/09/2019  08/08/2019  183 14
1   01/09/2019  09/08/2019  213 17
4   01/09/2019  09/08/2019  213 17
1   01/09/2019  10/08/2019  213 14

real_count表示数据帧中date_2的计数，此处的计数列是指我想在扩展中实现的date_2的频率计数。我想扩展数据帧，以便date_2显示为计数总数。date_2有多个条目，这些条目受date_1和I_code约束。

1   01/09/2019  08/08/2019  183
2   01/09/2019  08/08/2019  183
4   01/09/2019  08/08/2019  183

这里的date_2相同，但I_code不同。

例：

假设 date_2 = 08/08/2019 共有 3 个条目。 然后在扩展时，我们需要在数据帧中获取 183 个条目，每个条目具有相等的条目，即 183/3。

谁能帮忙。

Answer 1

您可以在.nunique()的结果上使用.max(axis=1)，以获取每个Date_2值的最大唯一值数(跨所有其他列)。

然后为生成的系列命名，并将其与原始数据帧联接回去。

df.join(df.groupby('Date_2').nunique().max(axis=1).rename('Date_2_Count'), on='Date_2')
I_Code      Date_1      Date_2  Count  real_Count  Date_2_Count
4  01/09/2019  02/08/2019    112           1             1
4  01/09/2019  03/08/2019    178           3             1
1  01/09/2019  04/08/2019    174           6             2
4  01/09/2019  04/08/2019    174           6             2
1  01/09/2019  05/08/2019    194           8             2
4  01/09/2019  05/08/2019    194           8             2
1  01/09/2019  06/08/2019    195           8             2
2  01/09/2019  06/08/2019    195           8             2
4  01/09/2019  07/08/2019    208          10             1
1  01/09/2019  08/08/2019    183          14             3
2  01/09/2019  08/08/2019    183          14             3
4  01/09/2019  08/08/2019    183          14             3
1  01/09/2019  09/08/2019    213          17             2
4  01/09/2019  09/08/2019    213          17             2
1  01/09/2019  10/08/2019    213          14             1