添加每个用户的评分数列，熊猫

Question

我正在使用表单的图书评级数据集userID | ISBN | Rating23413    1232     2.512321    2311     3.223413    2532     1.723413    7853     3.8现在我需要添加第四列，其中包含每个用户在整个数据集中的评分数：userID | ISBN | Rating | Ratings_per_user23413    1232     2.5         312321    2311     3.2         123413    2532     1.7         3 23413    7853     3.8         3我努力了：df_new['Ratings_per_user'] = df_new['userID'].value_counts()但我收到一个错误：A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead并且整个新列都填充了NaN.

Answer 1

利用：

df_new['Ratings_per_user']=df_new.groupby('userID')['userID'].transform('count')

   userID  ISBN  rating  Ratings_per_user

0   23413  1232     2.5                 3

1   12321  2311     3.2                 1

2   23413  2532     1.7                 3

3   23413  7853     3.8                 3

Answer 2

将结果转换value_counts为dict，然后用于replace创建具有用户评分的新列

x = df['userID'].value_counts().to_dict()

df['rating_per_user'] = df['userID'].replace(x)

print(df)

输出：

  userID  ISBN  rating  rating_per_user                                                                                              

0   23413  1232     2.5                3                                                                                              

1   12321  2311     3.2                1                                                                                              

2   23413  2532     1.7                3                                                                                              

3   23413  7853     3.8                3 

Answer 3

你可以使用map：

df['Rating per user'] = df['userID'].map(df.groupby('userID')['Rating'].count())

print(df)

   userID  ISBN  Rating  Rating per user

0   23413  1232     2.5                3

1   12321  2311     3.2                1

2   23413  2532     1.7                3

3   23413  7853     3.8                3