<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para adicionar uma coluna “count” a um DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n Esta sintaxe espec\u00edfica adiciona uma coluna chamada var1_count<\/strong> ao DataFrame que cont\u00e9m o n\u00famero de valores na coluna chamada var1<\/strong> .<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas que cont\u00e9m informa\u00e7\u00f5es sobre v\u00e1rios jogadores de basquete:<\/span><\/p>\n Podemos usar o c\u00f3digo a seguir para adicionar uma coluna chamada team_count<\/strong> que cont\u00e9m a contagem de cada equipe:<\/span><\/span><\/p>\n Existem 3<\/strong> linhas com valor de equipe A e 5<\/strong> linhas com valor de equipe B.<\/span><\/p>\n Ent\u00e3o:<\/span><\/p>\n Voc\u00ea tamb\u00e9m pode adicionar uma coluna \u201cconta\u201d que agrupa diversas vari\u00e1veis.<\/span><\/p>\n Por exemplo, o c\u00f3digo a seguir mostra como adicionar uma coluna \u201ccount\u201d que agrupa as vari\u00e1veis team<\/strong> e pos<\/strong> :<\/span><\/p>\n Pelo resultado podemos ver:<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em pandas:<\/span><\/p>\n Pandas: como usar GroupBy e contagens de valores<\/a> Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para adicionar uma coluna “count” a um DataFrame do pandas: df[‘ var1_count ‘] = df. groupby (‘ var1 ‘)[‘ var1 ‘]. transform (‘ count ‘) Esta sintaxe espec\u00edfica adiciona uma coluna chamada var1_count ao DataFrame que cont\u00e9m o n\u00famero de valores na coluna chamada var1 . O exemplo […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-3226","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n df[' var1_count<\/span> '] = df. groupby<\/span> (' var1<\/span> ')[' var1<\/span> ']. transform<\/span> (' count<\/span> ')\n<\/strong><\/pre>\n Exemplo: Adicione uma coluna num\u00e9rica no Pandas<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],\n ' pos<\/span> ': ['Gu', 'Fo', 'Fo', 'Fo', 'Gu', 'Gu', 'Fo', 'Fo'],\n ' points<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team pos points\n0 A Gu 18\n1 A Fo 22\n2 A Fo 19\n3 B Fo 14\n4 B Gu 14\n5 B Gu 11\n6 B Fo 20\n7 B Fo 28<\/strong><\/pre>\n #add column that shows total count of each team\ndf[' team_count<\/span> '] = df. groupby<\/span> (' team<\/span> ')[' team<\/span> ']. transform<\/span> (' count<\/span> ')\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team pos points team_count\n0 A Gu 18 3\n1 A Fo 22 3\n2 A Fo 19 3\n3 B Fo 14 5\n4 B Gu 14 5\n5 B Gu 11 5\n6 B Fo 20 5\n7 B Fo 28 5<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
#add column that shows total count of each team and position\ndf[' team_pos_count<\/span> '] = df. groupby<\/span> ([' team<\/span> ', ' pos<\/span> ')[' team<\/span> ']. transform<\/span> (' count<\/span> ')\n\n#view updated DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team pos points team_pos_count\n0 A Gu 18 1\n1 A Fo 22 2\n2 A Fo 19 2\n3 B Fo 14 3\n4 B Gu 14 2\n5 B Gu 11 2\n6 B Fo 20 3\n7 B Fo 28 3\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
Pandas: como usar GroupBy com contagem de bin<\/a>
Pandas: Como contar valores em uma coluna com condi\u00e7\u00e3o<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"