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【中文标题】Pandas将groupby操作的结果保存为原始数据框中的新列[关闭]【英文标题】：Pandas Save the results of groupby operation as new column in the original dataframe [closed] 【发布时间】：2019-04-01 02:04:48 【问题描述】：我要设置结果
df.groupby(['région'])['counts'].sum())
作为我的数据框的c2 列。
所以我这样做：
df['c2'] = pd.to_numeric(df.groupby(['région'])['counts'].sum()).astype(float)
这样
pd.to_numeric(df.groupby(['région'])['counts'].sum()).astype(float)
有float类型，所以df['c2']也应该有float类型。
但是，当我尝试打印我的数据框 df['c2'] 的列时，所有值都是 NaN。
我该如何解决这个问题？
编辑 1：
My code is here
【问题讨论】：
欢迎来到 Stack Overflow。不幸的是，你的问题不是很清楚。请阅读How to Ask，然后阅读edit您的问题。 谢谢！当我尝试打印我的专栏时，一切都在 NAN！ 请校对并正确格式化您的问题。还请提供了解您的问题所需的所有信息，例如您的数据样本。 我的专栏将 NAN 作为值.. 我无法解决它 我不知道如何将 NAN 转换为 int 或 float。我尝试了很多东西，但它不起作用 【参考方案1】：在您的代码中，在这部分之后：
import numpy as np
d_copy = d.copy()
这样做：
d_copy['counts2'] = d_copy.groupby(['region'])['counts'].transform('count')
结果：
【讨论】：
它计算总和.. 但是当我尝试将结果放在我的数据框的列中时，它显示 NAN 当你输入df.groupby(['région'])['counts'].sum()) 时，结果中是否包含 NaN？
不，我有整数。 1 ,5,6
只有当我这样做时它才会显示 NAN df['c2'] = pd.to_numeric(df.groupby(['région'])['counts'].sum())
试试这个：df['c2'] = pd.to_numeric(df.groupby(['région'])['counts'].sum(), downcast='float')在 pandas 中绘制 groupby 操作的结果
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