两个数据框，计算重复的ID并与另一个具有相同ID的数据框合并？

Posted 2023-03-12

【中文标题】两个数据框，计算重复的ID并与另一个具有相同ID的数据框合并？

【英文标题】：Two dataframes, count repeated ids and merge with another dataframe with the same id?

【发布时间】：2021-09-02 02:01:59

【问题描述】：

我有两个不同的数据框，在第一个中我有唯一的 id，在第二个中我有与唯一的相同的 id，它们可能会出现多次，有些可能不会出现。

我想计算每个 id 在数据框 2 中重复的次数，然后与数据框 1 合并到相应的 id 中。

数据框 1：

id_unique  name
400        t1
450        t2
300        t10
600        t20
650        t30

数据框 2：

id    other_columns
400   s1    
400   s2
650   s3
600   s4
600   s5
600   s6

想要的结果：

id_unique  name  count_df2
400        t1    2
450        t2    0
300        t10   0
600        t20   3
650        t30   1

我该怎么做？

【参考方案1】：

将Series.map 与Series.value_counts 一起使用，并将缺失值替换为0：

df1['count_df2'] = df1['id_unique'].map(df2['id'].value_counts()).fillna(0).astype(int)

【参考方案2】：

我创建了一个基本示例：

df1 = pd.DataFrame('id': [1, 2, 3, 4, 5], 'name': [1, 1, 2, 2, 3])
df2 = pd.DataFrame('id': [1, 1, 1, 2, 2], 'name': [1, 1, 2, 2, 3])
df1['df2_count'] = df1['id'].map(df2.groupby('id').size())