将一列中最常见的值分配给新列

Question

我需要在一列中找到 15 个最常见的值并将其分配给新列。 我尝试了以下方法，但没有成功。

df2 = df.assign(job15 = df['job'].value_counts()[14::-1])

还有这个

df['job15'] = df['job'].value_counts()[14::-1]

但他们没有工作。有没有人有办法做到这一点。 所以我现在拥有的数据集是这样的

Col0    Col1    Col2     job
11       02     ahn    Marketing
22       05     ghdf   Sales
58       058    syg    Sales
68       085    sdhj   Finance
86       088    sgx    Marketing
55       08     dyy    IT

而我想要的结果应该是这样的

Col0    Col1    Col2     job        job15
11       02     ahn    Marketing     Marketing
22       05     ghdf    Sales        Sales
58       058    syg     Sales        Sales
68       085    sdhj   Finance       Null
86       088    sgx    Marketing     Marketing
55       08     dyy      IT          Null

Answer 1

尝试分组：

import pandas as pd
import numpy as np
# sample data
dat = np.random.randint(0,20,size=1000).reshape((500,2))
df= pd.DataFrame(data=dat, columns=['A','countA'])

# aggregation with groupby on any "filled" column
aggr = df.groupby('A').count().sort_values(by='countA', ascending=False)

aggr = aggr.reset_index()

best15 = aggr[:15]