Question

这应该很简单，但是我刚接触python。有什么建议吗？

#original dataframe
df = pd.DataFrame({'year':[1,1,1,1,1],
                   'month':[4,4,4,4,4],
                   'mode': ['a','b','a','a','b']},
                  columns=['year','month','mode'])

#pivot/groupby etc
# df2=df.pivot(columns=('year','month'), values=('mode')).count()

#create this dataframe
df2 = pd.DataFrame({'year':[1],
                   'month':[4],
                   'a': [3],
                   'b':[2]},
                  columns=['year','month','a','b'])

我正在Koalas Apache Spark环境（documentation）中工作，因此解决方案应该可以在其上工作。

Answer 1

df.pivot_table(index=['year','month'], aggfunc='size', columns='mode')

Answer 2

或者，您可以使用pd.get_dummies()：

pd.get_dummies(df).groupby(['year','month']).sum()

结果：

            mode_a  mode_b
year month                
1    4           3       2

注意：我不确定在Koalas Apache Spark环境中是否可以使用。

枢轴分组和和熊猫数据框

2 个答案: