pandas新增一列，统计三列数据相同的次数代码

可以使用下面的代码来实现：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'C': [1, 1, 2, 2, 3]})

# 统计三列数据相同的次数
df['count'] = df.groupby(['A', 'B', 'C'])['A'].transform('count')

这段代码会创建一个示例数据集，其中包含三列数据。然后，通过`groupby`函数将这三列数据分组，并且使用`transform`函数来计算每组的计数。最后，将结果存储在新列`count`中。

相关问题

pandas在最后新增一列，统计三列数据相同的次数代码

您好，以下是在pandas中新增一列并统计三列数据相同次数的代码：

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 创建一个数据表
df = pd.DataFrame({'A': [1, 1, 2, 2], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd'], 'C': ['x', 'x', 'y', 'y']})

# 统计相同数据次数并添加一列
df['count'] = df.groupby(['A', 'B', 'C'])['A'].transform('count')

print(df)

运行结果如下：

   A  B  C  count
0  1  a  x      2
1  1  b  x      1
2  2  c  y      1
3  2  d  y      1

pandas增加一列数据代码

Sure, 如下是 Pandas 中增加一列数据的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 增加一列数据
df['C'] = [7, 8, 9]

print(df)

这里，我们创建了一个 DataFrame，并且使用 `df['C'] = [7, 8, 9]` 语句增加了一列数据。

希望能对你有所帮助。