Question

给定一个数据框，其中包含特定事件的“名称”，发生的年份及其类型，如下所示：

index  name  year  type  extracolumns
  0    'a'   2014  'X'     stuff
  1    'a'   2014  'X'     stuff
  2    'a'   2014  'Y'     stuff
  3    'a'   2014  'Y'     stuff
  4    'a'   2015  'X'     stuff
  5    'a'   2015  'X'     stuff
  6    'a'   2015  'Y'     stuff
  7    'b'   2014  'X'     stuff
  8    'b'   2015  'Y'     stuff
  9    'c'   2014  'Z'     stuff

我想要一个由事件'name'索引的数据帧，它按年份计算每个'type'的数量。理想情况下它看起来像：

index  type_X_2014  type_Y_2014  type_Z_2014  type_X_2015  type_Y_2015  type_Z_2015
 'a'        2            2            0             2           1           0
 'b'        1            0            0             0           1           0
 'c'        0            0            1             0           0           0

这应该有nunique（types）* nunique（years）列。显然这将涉及groupby和一些value_counts。有没有办法动态完成这个，而无需对列名进行硬编码？非常感谢。

Answer 1

您可以使用pd.crosstab创建频率表：

import sys
import pandas as pd
pd.options.display.width = sys.maxsize
df = pd.DataFrame({'extracolumns': ['stuff', 'stuff', 'stuff', 'stuff', 'stuff', 'stuff', 'stuff', 'stuff', 'stuff', 'stuff'], 'index': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 'name': ['a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'c'], 'type': ['X', 'X', 'Y', 'Y', 'X', 'X', 'Y', 'X', 'Y', 'Z'], 'year': [2014, 2014, 2014, 2014, 2015, 2015, 2015, 2014, 2015, 2014]}) 

result = pd.crosstab(df['name'], [df['year'], df['type']], dropna=False)
result.columns = ['type_{}_{}'.format(typ,year) for year,typ in result.columns]

print(result)

产量

      type_X_2014  type_Y_2014  type_Z_2014  type_X_2015  type_Y_2015  type_Z_2015
name                                                                              
a               2            2            0            2            1            0
b               1            0            0            0            1            0
c               0            0            1            0            0            0

如果您不想对列名进行硬编码，但是您知道列的位置（序数索引），则可以使用iloc按位置引用列：

result = pd.crosstab(df.iloc[:,1], [df.iloc[:, 2], df.iloc[:, 3]])

即使所有频率都为零，dropna=False也会导致crosstab保留列。这可确保列有nunique(types)*nunique(years)列 - 包括type_Z_2015。

Answer 2

首先，准备摘要数据框：

u = df.groupby(['name','year','type']).count()\
                                      .unstack(0).fillna(0).astype(int)

不幸的是，它没有正确的索引。现在，通过连接第一级和第二级索引来修复索引：

u.index = ['type_{}_{}'.format(*kind[0]) for kind in zip(u.index)]

不幸的是，它没有正确的列。现在，通过删除第一级索引来修复列：

u.columns = u.columns.get_level_values(1)
u
#name         a  b  c
#type_X_2014  2  1  0
#type_Y_2014  2  0  0
#type_Z_2014  0  0  1
#type_X_2015  2  0  0
#type_Y_2015  1  1  0

如果您愿意，可以转置行和列：

u = u.T

Pandas groupby with value_counts并在新数据帧中生成列

2 个答案: