python pivot_table的替代方案，用于两个变量的频率表

Question

对于像这样的数据

import pandas as pd

df=pd.DataFrame({'group1': list('AABBCCAABBCC'),'group2':list('ZYYXYXXYZXYZ')})

我想要制作行和列的频率表时遇到一些困难，最常见的方法如下

print df.pivot_table(index='group1',columns='group2',aggfunc=len,fill_value=0)

我得到了

group2  X  Y  Z
group1         
A       1  2  1
B       2  1  1
C       1  2  1

我只是想知道是否有任何'更快'的方式来生成相同的表。并不是说它有什么问题，但我的意思是涉及更少打字的东西（没有我必须编写自定义功能）

我只是将它与R进行比较，其中

可以实现相同的结果

 table(df$group1,df$group2)

与此相比，输入非aggfunc和fill_value等非默认参数并输入参数名称index和columns似乎需要付出更多努力。

一般来说，我的经验（非常有限）是python中的R等效函数非常简洁。

关于替代方法的任何建议都会很棒。我需要用我的数据制作其中几个表。

Answer 1

这是另一种方法。

>>> df.groupby(['group1', 'group2']).group2.count().unstack().fillna(0)
group2  X  Y  Z
group1         
A       1  2  1
B       2  1  1
C       1  2  1

Answer 2

pd.crosstab(df['group1'],df['group2'])

这正是我想要的。我最初在搜索时没找到它。