Question

我的数据在pandas数据框中如下：

df1 = pd.DataFrame({'A':['yes','yes','yes','yes','no','no','yes','yes','yes','no'],
                   'B':['yes','no','no','no','yes','yes','no','yes','yes','no']})

所以，我的数据看起来像这样

----------------------------
index         A        B
0           yes      yes
1           yes       no
2           yes       no
3           yes       no
4            no      yes
5            no      yes
6           yes       no
7           yes      yes
8           yes      yes
9            no       no
-----------------------------

我想将其转换为另一个数据框。预期的输出可以在以下python脚本中显示：

output = pd.DataFrame({'A':['no','no','yes','yes'],'B':['no','yes','no','yes'],'count':[1,2,4,3]})

所以，我的预期输出看起来像这样

--------------------------------------------
index      A       B       count
--------------------------------------------
0         no       no        1
1         no      yes        2
2        yes       no        4
3        yes      yes        3
--------------------------------------------

实际上，我可以通过使用以下命令找到所有组合并计算它们：mytable = df1.groupby(['A','B']).size()

然而，事实证明这种组合在一列中。我想将组合中的每个值分成不同的列，并为计数结果再添加一列。有可能吗？我可以提出你的建议吗？提前谢谢。

Answer 1

你可以groupby对cols＆＃39; A＆＃39;和＆＃39; B＆＃39;然后调用size，然后reset_index和rename生成的列：

In [26]:

df1.groupby(['A','B']).size().reset_index().rename(columns={0:'count'})
Out[26]:
     A    B  count
0   no   no      1
1   no  yes      2
2  yes   no      4
3  yes  yes      3

<强>更新

通过对2列进行分组，对A和B值相同的行进行分组，我们称之为size，返回唯一群组的数量：

In[202]:
df1.groupby(['A','B']).size()

Out[202]: 
A    B  
no   no     1
     yes    2
yes  no     4
     yes    3
dtype: int64

现在要恢复分组的列，我们调用reset_index：

In[203]:
df1.groupby(['A','B']).size().reset_index()

Out[203]: 
     A    B  0
0   no   no  1
1   no  yes  2
2  yes   no  4
3  yes  yes  3

这会恢复索引，但是大小聚合会转换为生成的列0，因此我们必须重命名：

In[204]:
df1.groupby(['A','B']).size().reset_index().rename(columns={0:'count'})

Out[204]: 
     A    B  count
0   no   no      1
1   no  yes      2
2  yes   no      4
3  yes  yes      3

groupby接受我们可以设置为as_index的arg False，因此它不会将分组的列设为索引，但会生成series并且你仍然需要恢复索引等等......：

In[205]:
df1.groupby(['A','B'], as_index=False).size()

Out[205]: 
A    B  
no   no     1
     yes    2
yes  no     4
     yes    3
dtype: int64

Answer 2

在 Pandas 1.1.0 中，您可以对数据帧使用 value_counts 方法：

df.value_counts() # or df[['A', 'B']].value_counts()

结果：

A    B
yes  no     4
     yes    3
no   yes    2
     no     1
dtype: int64

将索引转换为列并按值计数排序：

df.value_counts(ascending=True).reset_index(name='count')

结果：

     A    B  count
0   no   no      1
1   no  yes      2
2  yes  yes      3
3  yes   no      4

Answer 3

有点相关，我一直在寻找独特的组合，然后我想到了这种方法：

def unique_columns(df,columns):

    result = pd.Series(index = df.index)

    groups = meta_data_csv.groupby(by = columns)
    for name,group in groups:
       is_unique = len(group) == 1
       result.loc[group.index] = is_unique

    assert not result.isnull().any()

    return result

如果您只想断言所有组合都是唯一的：

df1.set_index(['A','B']).index.is_unique

Answer 4

我尚未对此进行时间测试，但是尝试很有趣。基本上将两列转换为一列的元组。现在将 that 转换为数据框，执行'value_counts（）'，找到唯一的元素并对其进行计数。再次拉动拉链，然后按需要排列各列。您可能可以使步骤更优雅，但对我来说，处理元组似乎更自然

b = pd.DataFrame({'A':['yes','yes','yes','yes','no','no','yes','yes','yes','no'],'B':['yes','no','no','no','yes','yes','no','yes','yes','no']})

b['count'] = pd.Series(zip(*[b.A,b.B]))
df = pd.DataFrame(b['count'].value_counts().reset_index())
df['A'], df['B'] = zip(*df['index'])
df = df.drop(columns='index')[['A','B','count']]

Answer 5

将@EdChum的非常好的答案放入函数中。万一您需要多次重复使用。

>>> df1 = pd.DataFrame({'A':['yes','yes','yes','yes','no','no','yes','yes','yes','no'],                                                                                             
...                    'B':['yes','no','no','no','yes','yes','no','yes','yes','no']})                                                                                               
>>> def count_unique_index(df, by):                                                                                                                                                 
...     return df.groupby(by).size().reset_index().rename(columns={0:'count'})                                                                                                      
...                                                                                                                                                                                 
>>> count_unique_index(df1, ['A','B'])                                                                                                                                              
     A    B  count                                                                                                                                                                  
0   no   no      1                                                                                                                                                                  
1   no  yes      2                                                                                                                                                                  
2  yes   no      4                                                                                                                                                                  
3  yes  yes      3

pandas数据框和计数中所选列的唯一值组合

5 个答案: