我的原始數(shù)據(jù)框類似于下面的數(shù)據(jù)框：df= pd.DataFrame({'Variation' : ['A']*5 + ['B']*3 + ['A']*4, 'id': [11]*4 + [12] + [15]*2 + [17] + [20]*4, 'steps' : ['start','step1','step2','end','end','step1','step2','step1','start','step1','step2','end']})我想從這個數(shù)據(jù)框創(chuàng)建一個數(shù)據(jù)透視表，我使用了下面提到的代碼：df1=df.pivot_table(index=['Variation'], columns=['steps'], values='id', aggfunc='count', fill_value=0)但是，我也想查看 id 的總不同計數(shù)。有人可以讓我知道如何實現(xiàn)這一目標(biāo)嗎？我的預(yù)期輸出應(yīng)該是：| Variation | Total id | Total start | Total step1 | Total step2 | Total end ||-----------|----------|-------------|-------------|-------------|-----------|| A | 3 | 2 | 2 | 2 | 3 || B | 2 | 0 | 2 | 1 | 0 |
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牛魔王的故事
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使用SeriesGroupBy.nunique：
df1 = df1.join(df.groupby('Variation')['id'].nunique().rename('Total id'))
print(df1)
? ? ? ? ? ?end? start? step1? step2? Total id
Variation? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??
A? ? ? ? ? ? 3? ? ? 2? ? ? 2? ? ? 2? ? ? ? ?3
B? ? ? ? ? ? 0? ? ? 0? ? ? 2? ? ? 1? ? ? ? ?2
如果之后需要列Variation：
c = ['id'] + df['steps'].unique().tolist()
df1 = (df1.join(df.groupby('Variation')['id'].nunique())
? ? ? ? ? .reindex(columns=c)
? ? ? ? ? .add_prefix('Total ')
? ? ? ? ? .reset_index()
? ? ? ? ? .rename_axis(None, axis=1))
print(df1)
? Variation? Total id? Total start? Total step1? Total step2? Total end
0? ? ? ? ?A? ? ? ? ?3? ? ? ? ? ? 2? ? ? ? ? ? 2? ? ? ? ? ? 2? ? ? ? ? 3
1? ? ? ? ?B? ? ? ? ?2? ? ? ? ? ? 0? ? ? ? ? ? 2? ? ? ? ? ? 1? ? ? ? ? 0
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