我有一个大型的 pandas session 数据框(大约 100 列):
session_init ID
0 1 675
1 MID 675
2 MID 675
3 MID 675
4 MID 675
5 MID 675
6 1 345
7 MID 345
8 MID 345
9 MID 345
10 MID 345
11 MID 345
12 MID 345
13 1 098
14 MID 098
15 1 675
16 MID 675
17 MID 675
18 MID 675
19 MID 675
20 MID 675
21 MID 675
22 1 098
23 MID 098
24 1 098
25 MID 098
正如您在上面的 pandas 数据框中看到的，seassion 开始标记为 1。是否有任何 pandas 函数可以让我计算每个 session 的值计数？例如，在上面的数据框中，675 id 已经启动了 2 次 session 。因此，值(value)计数应该是:
675 : 2
345 : 1
098 : 3
请您参考如下方法:
简单地使用 value_counts() 可能会更快:
df.loc[df.session_init == '1', 'ID'].value_counts()
98 3
675 2
345 1
