Question

考虑以下带有两个类别列的DataFrame：

df = pd.DataFrame({
    "state": pd.Categorical(["AK", "AL", "AK", "AL"]),
    "gender": pd.Categorical(["M", "M", "M", "F"]),
    "name": list("abcd"),
})

在df.groupby()中，默认值为observed=False。 observed（Pandas 0.25.0）的description为：

在使用分类石斑鱼（作为单个石斑鱼，或作为多个石斑鱼的一部分）时，observed关键字控制是否返回所有可能的石斑鱼值的笛卡尔积（observed = False）还是仅那些被观察到的石斑鱼（observed = True）。

因此，这是我期望的结果：

>>> # Expected result
>>> df.groupby(["state", "gender"])["name"].count()
state  gender
AK     M         2
       F         0
AL     F         1
       M         1
Name: name, dtype: int64

这是实际结果：

>>> df.groupby(["state", "gender"])["name"].count()
state  gender
AK     M         2
AL     F         1
       M         1
Name: name, dtype: int64

我在这里误解了描述吗？

此解决方法似乎是一个巨大的痛苦，而observed=False正是应该创建的。我是否缺少其他选择？

>>> idx = pd.MultiIndex.from_product(
...     (
...         df["state"].cat.categories,
...         df["gender"].cat.categories,
...     ),
...     names=["state", "gender"]
... )
>>> df.groupby(["state", "gender"])["name"].count().reindex(idx).fillna(0.).astype(int)
state  gender
AK     F         0
       M         2
AL     F         1
       M         1
Name: name, dtype: int64

Answer 1

似乎您放置["name"]的位置正在扔掉它。我认为这可行：

df.groupby(["state", "gender"]).count().fillna(0)["name"]
state  gender
AK     F         0.0
       M         2.0
AL     F         1.0
       M         1.0
Name: name, dtype: float64

以下是一些有用的变体：

In [16]: df.groupby(["state", "gender"], observed=False).count().fillna(0)["name"].astype(int)
Out[16]:
state  gender
AK     F         0
       M         2
AL     F         1
       M         1
Name: name, dtype: int64

In [17]: df.groupby(["state", "gender"], observed=True).count()["name"]
Out[17]:
state  gender
AK     M         2
AL     M         1
       F         1
Name: name, dtype: int64

Answer 2

我同样不确定observed。但是，您想要的结果并不难得到。跟踪.unstack(fill_value=0).stack()。

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({
...     "state": pd.Categorical(["AK", "AL", "AK", "AL"]),
...     "gender": pd.Categorical(["M", "M", "M", "F"]),
...     "name": list("abcd"),
... }) 
>>> df.groupby(['state', 'gender'])['name'].count().unstack(fill_value=0).stack()
state  gender
AK     M         2
       F         0
AL     M         1
       F         1
dtype: int64

Answer 3

使用crosstab

pd.crosstab(df.state,df.gender).stack()
state  gender
AK     F         0
       M         2
AL     F         1
       M         1
dtype: int64

Pandas Groupby：具有多个类别的“已观察”参数

3 个答案: