Question

我想在帐户ID上执行groupby，然后在分组后执行值计数，并将其计数作为新列。我怎么能在熊猫里做到这一点。

例如：

Account Id     Values
1                     Open
2                     Closed
1                     Open
3                     Closed
2                     Open

输出必须是：

Account Id    Open    Closed
1                      2             0
2                      1             1
3                      0             1

Answer 1

使用groupby和value_counts获取您想要的初始计数。然后取消堆叠多索引以获取DataFrame并将空值设置为0以获得最终结果：

import pandas as pd

# Defining DataFrame
df = pd.DataFrame(index=range(5))
df['Account Id'] = [1, 2, 1, 3, 2]
df['Values'] = ['Open', 'Closed', 'Open', 'Closed', 'Open']

grouped = df.groupby('Account Id')['Values'].value_counts()
# Remove the multiindex present
grouped = grouped.unstack()
# Set null values to 0
result = grouped.where(pd.notnull(grouped), 0)

结果输出：

        Closed  Open
Account Id      
1           0   2
2           1   1
3           1   0

（抱歉，我不确定如何正确表示DataFrame）

Answer 2

这也会返回groupby对象的数据帧：

grouped_df = df.groupby(["Account Id","Values"])
grouped_df.size().reset_index(name = "Count")

Grouby随后被计为大熊猫的新专栏

2 个答案: