如何统计具有相同前缀的ID并将总数存储在另一列中
How to count the ID with the same prefix and store the total number in another column
我有一个数据集，我注意到其中的 ID 带有 class化的信息。基本上，ID 的最后 2 位数字代表它们在同一家族中的子 ID（01、02、03 等）。下面是一个例子。我正在尝试获取另一列（第 2 列）来存储我们为同一家庭拥有多少子 ID 的信息。例如，22302 属于家族 223，它有 3 个成员：22301、22302 和 22303。这样我就有了 class化建模的新功能。不确定是否有更好的方法来提取信息。无论如何，有人可以让我知道如何提取相同 class 中的数字（如第 2 列所示）
ID 相同class
23401 1
22302 3
43201 1
144501 2
144502 2
22301 3
22303 3
您可以使用 str slice 和 transform
df['New']=df.groupby(df.ID.astype(str).str[:-2]).ID.transform('size')
df
Out[223]:
ID Sameclass New
0 23401 1 1
1 22302 3 3
2 43201 1 1
3 144501 2 2
4 144502 2 2
5 22301 3 3
6 22303 3 3
我有一个数据集，我注意到其中的 ID 带有 class化的信息。基本上，ID 的最后 2 位数字代表它们在同一家族中的子 ID（01、02、03 等）。下面是一个例子。我正在尝试获取另一列（第 2 列）来存储我们为同一家庭拥有多少子 ID 的信息。例如，22302 属于家族 223，它有 3 个成员：22301、22302 和 22303。这样我就有了 class化建模的新功能。不确定是否有更好的方法来提取信息。无论如何，有人可以让我知道如何提取相同 class 中的数字（如第 2 列所示）
ID 相同class
23401 1
22302 3
43201 1
144501 2
144502 2
22301 3
22303 3
您可以使用 str slice 和 transform
df['New']=df.groupby(df.ID.astype(str).str[:-2]).ID.transform('size')
df
Out[223]:
ID Sameclass New
0 23401 1 1
1 22302 3 3
2 43201 1 1
3 144501 2 2
4 144502 2 2
5 22301 3 3
6 22303 3 3