我有一個場景，我試圖按特定值過濾數據幀，并計算另一個標識符存在的次數。然后，我將其轉換為字典并映射回數據幀。我遇到的問題是，生成的字典無法映射回數據幀，因為我正在向字典引入復雜性（額外的鍵？），我不知道如何避免它。我想一個簡單的問題是：“如何在我的CELL_ID列上使用value_counts”，通過另一個名為Grid_Type的列進行過濾，并將結果映射回每個CELL_ID的所有單元格？到目前為止，我在做什么這可以計算包含CELL_ID的單元格數，但不允許我按Grid_Typedf['CELL_ID'].value_counts()z1 = z.to_dict()df['CELL_CNT'] = df['CELL_ID'].map(z1)這個簡單示例的字典輸出如下所示：7015988: 1, 7122961: 1, 6976792: 1我的代碼不好這是我迄今為止一直在研究的 - 我希望能夠返回計數，并按Grid_Type過濾。例如，我希望能夠計算我在每個CELL_ID中看到“Spot”的次數。z = df[df.Grid_Type == 'Spot'].groupby('CELL_ID')['Grid_Type'].value_counts()z1 = z.to_dict()df['SPOT_CNT'] = df['CELL_ID'].map(z1)似乎在我嘗試過濾的示例中，字典返回了一個更復雜的結果，其中包括Grid_Type。問題是，我只想將計數映射到Cell_ID。(7133691, 'Spot'): 3, (7133692, 'Spot'): 3, (7133693, 'Spot'): 2示例數據+---------+-----------+| CELL_ID | Grid_Type |+---------+-----------+|     001 | Spot      ||     001 | Square    ||     001 | Spot      ||     001 | Square    ||     001 | Square    ||     002 | Spot      ||     002 | Square    ||     002 | Square    ||     003 | Square    ||     003 | Spot      ||     003 | Spot      ||     003 | Spot      |+---------+-----------+預期結果+---------+-----------+----------+| CELL_ID | Grid_Type | SPOT_CNT |+---------+-----------+----------+|     001 | Spot      |        2 ||     001 | Square    |        2 ||     001 | Spot      |        2 ||     001 | Square    |        2 ||     001 | Square    |        2 ||     002 | Spot      |        1 ||     002 | Square    |        1 ||     002 | Square    |        1 ||     003 | Square    |        3 ||     003 | Spot      |        3 ||     003 | Spot      |        3 ||     003 | Spot      |        3 |+---------+-----------+----------+感謝您提供的任何幫助/