Pandas：如何对具有相同列名的连接数据帧进行分组？

Question

如何正确连接（或者这可能是.merge()？）N个具有相同列名的数据帧，以便我可以使用不同的列键对它们进行分组。例如：

dfs = {
  'A': df1, // columns are C1, C2, C3
  'B': df2, // same columns C1, C2, C3      
}
gathered_df = pd.concat(dfs.values()).groupby(['C2'])['C3']\
    .count()\
    .sort_values(ascending=False)\
    .reset_index()

我希望得到像

这样的东西

|----------|------------|-------------|
|          |    A       |     B       |
| C2_val1  | count_perA | count_perB  |
| C2_val2  | count_perA | count_perB  |
| C2_val3  | count_perA | count_perB  |

Answer 1

我认为您需要reset_index来创建来自<div><p>&nbsp;</p></div>的列，然后将列添加到MultiIndex区分数据帧。最后重塑unstack：

groupby

What is the difference between size and count in pandas?

样品：

gathered_df = pd.concat(dfs).reset_index().groupby(['C2','level_0'])['C3'].count().unstack()