Question

我的数据看起来像

Name,Report_ID,Amount,Flag,Actions
Fizz,123,5,,A
Fizz,123,10,Y,A
Buzz,456,10,,B
Buzz,456,40,,C
Buzz,456,70,,D
Bazz,678,100,Y,F

从这些单独的操作中，我想创建一个捕获各种统计/元名称的新数据框。主要是总结和项目数/唯一条目的数量。我希望数据框的输出如下所示：

Report_ID,Number of Flags,Number of Entries, Total,Unique Actions
123,1,2,15,1
456,0,3,120,3
678,1,1,100,1

我已尝试使用groupby，但我无法将所有单个groupby对象正确地合并在一起。到目前为止，我已经尝试了

totals = raw_data.groupby('Report_ID')['Amount'].sum()
event_count = raw_data.groupby('Report_ID').size()
num_actions = raw_data.groupby('Report_ID').Actions.nunique()

output = pd.concat([totals,event_count,num_actions])

当我尝试这个时，我得到TypeError: cannot concatenate a non-NDFrame object。任何帮助，将不胜感激！

Answer 1

您可以在agg

上使用groupby

f = dict(Flag=['count', 'size'], Amount='sum', Actions='nunique')
df.groupby('Report_ID').agg(f)

           Flag      Amount Actions
          count size    sum nunique
Report_ID                          
123           1    2     15       1
456           0    3    120       3
678           1    1    100       1

Answer 2

连接时只需指定axis=1：

event_count.name = 'Event Count'  # Name the Series, as you did not group on one.
>>> pd.concat([totals, event_count, num_actions], axis=1)

           Amount  Event Count  Actions
Report_ID                              
123            15            2        1
456           120            3        3
678           100            1        1

如何将事件从原始数据框汇总到元数据中

2 个答案: