我有一個(gè)如下所示的數(shù)據(jù)框：data: items status0 jet fail1 car fail2 car pass3 bike fail4 car fail5 jet fail6 bike pass7 jet fail8 jet fail9 bike pass我想對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組items并使用每個(gè)值的計(jì)數(shù)創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)框。預(yù)期輸出：df: unique count pass fail0 jet 4 0 41 car 3 1 22 bike 3 2 1現(xiàn)在一種方法是獲取唯一列表items并在其上循環(huán)以查找count，pass然后fail將這些列表組合到數(shù)據(jù)幀中但是我怎樣才能有效地做到這一點(diǎn)呢？
2 回答
MM們
TA貢獻(xiàn)1886條經(jīng)驗(yàn) 獲得超2個(gè)贊
使用crosstabwith作為新索引名稱(chēng)，然后為byDataFrame.rename_axis添加新列，最后將索引轉(zhuǎn)換為column by?：0 positionDataFrame.insertDataFrame.reset_index
df = pd.crosstab(df['items'], df['status']).rename_axis(columns=None, index='unique')
df.insert(0, 'count', df.sum(axis=1))
df = df.reset_index()
print (df)
? unique? count? fail? pass
0? ?bike? ? ? 3? ? ?1? ? ?2
1? ? car? ? ? 3? ? ?2? ? ?1
2? ? jet? ? ? 4? ? ?4? ? ?0
如果count應(yīng)該是最后一列，則可以使用margin參數(shù)并刪除最后一行：
df = (pd.crosstab(df['items'], df['status'],?
? ? ? ? ? ? ? ? ? margins=True,?
? ? ? ? ? ? ? ? ? margins_name='count')
? ? ? ?.rename_axis(columns=None, index='unique')
? ? ? ?.iloc[:-1]
? ? ? ?.reset_index())
print (df)
? unique? fail? pass? count
0? ?bike? ? ?1? ? ?2? ? ? 3
1? ? car? ? ?2? ? ?1? ? ? 3
2? ? jet? ? ?4? ? ?0? ? ? 4
收到一只叮咚
TA貢獻(xiàn)1821條經(jīng)驗(yàn) 獲得超5個(gè)贊
您可以單獨(dú)獲取值并與以下組合pd.concat：
A = df.groupby("items").size().rename("count")
A
items
bike 3
car 3
jet 4
Name: count, dtype: int64
B = (
df.groupby(["items", "status"])
.size()
.unstack(fill_value=0)
.rename_axis(columns=None)
)
B
fail pass
items
bike 1 2
car 2 1
jet 4 0
pd.concat((A, B), axis=1).reset_index()
items count fail pass
0 bike 3 1 2
1 car 3 2 1
2 jet 4 4 0
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