我正在嘗試在數(shù)據(jù)幀中按函數(shù)執(zhí)行組。我需要完成兩個聚合，以查找總數(shù)并根據(jù)一列的篩選找到計數(shù)product, count, typeprod_a,100,1prod_b,200,2prod_c,23,3prod_d,23,1我正在嘗試創(chuàng)建一個列透視表，其中包含已售出的產(chǎn)品計數(shù)，并且具有按以下方式計算的產(chǎn)品計數(shù)column 1column 2type 1 sold, type_1prod_a,1,1prod_b,1,0prod_c,1,0prod_d,1,1我能夠獲得已售產(chǎn)品的數(shù)量，但我不知道如何應(yīng)用過濾器并獲取已售產(chǎn)品的計數(shù)prod_adf("product").agg({'count': [('sold', 'count')]})
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慕尼黑的夜晚無繁華
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如果只需要按一個條件計數(shù)，請使用 GroupBy.agg 和命名聚合：type==1
df2 = df.groupby("product").agg(sold = ('count','count'),
type_1= ('type', lambda x: (x == 1).sum()))
print (df2)
sold type_1
product
prod_a 1 1
prod_b 1 0
prod_c 1 0
prod_d 1 1
為了提高性能，首先創(chuàng)建列，然后聚合：sum
df2 = (df.assign(type_1 = df['type'].eq(1).astype(int))
.groupby("product").agg(sold = ('count','count'),
type_1 = ('type_1','sum')))
對于所有組合，將交叉表與 DataFrame.join 結(jié)合使用：
df1 = pd.crosstab(df['product'], df['type']).add_prefix('type_')
df2 = df.groupby("product").agg(sold = ('count','count')).join(df1)
print (df2)
sold type_1 type_2 type_3
product
prod_a 1 1 0 0
prod_b 1 0 1 0
prod_c 1 0 0 1
prod_d 1 1 0 0
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