如何在熊猫的聚合函数中创建查找列的频率

Question

我有一个数据框，我想按两列进行分组，然后创建一个字典，该字典将值及其频率作为聚合函数。这就是我的数据看起来不错

A, B, C
-------
1, 2, V
1, 2, V
1, 2, B
1, 3, V
1, 3, B
1, 3, B

我想对A和B进行分组，并创建一个字典，显示第C列的频率。这就是我的最终数据帧的外观：

A, B, C
-------
1, 2, {V:2, B:1}
1, 3, {V:1, B:2}

我该怎么做？

Answer 1

使用groupby + value_counts + to_dict

df=df.groupby(['A','B']).C.apply(lambda x : [x.value_counts().to_dict()]).str[0].reset_index()
df
Out[73]: 
   A  B                 C
0  1  2  {'V': 2, 'B': 1}
1  1  3  {'B': 2, 'V': 1}

df.C.str.len()
Out[75]: 
0    2
1    2
Name: C, dtype: int64