Question

我希望从 Pandas df 中计算特定值。使用下面的内容，我将 Item 子集为 Up 并将 Num 和 Label 分组以计算 Item 中的值。输出中的值是正确的，但我想删除 Label 并在列标题中包含 Up。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({      
    'Num' : [1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2],
    'Label' : ['A','B','A','B','B','B','A','B','B','A','A','A','B','A','B','A'],   
    'Item' : ['Up','Left','Up','Left','Down','Right','Up','Down','Right','Down','Right','Up','Up','Right','Down','Left'],  
   })

df1 = (df[df['Item'] == 'Up']
      .groupby(['Num','Label'])['Item']
      .count()
      .unstack(fill_value = 0)
      .reset_index()
      )

预期输出：

  Num  A_Up  B_Up
    1     3     0
    2     1     1

Answer 1

通过您的方法，您可以将 Item 包含在石斑鱼中。

out = (df[df['Item'] == 'Up'].groupby(['Num','Label','Item']).size()
       .unstack(['Label','Item'],fill_value=0))
out.columns=out.columns.map('_'.join)

print(out)

     A_Up  B_Up
Num            
1       3     0
2       1     1

Answer 2

您可以使用 Groupby.transform 来获得所有列名。然后使用 df.pivot_table 和 list comprehension 获取所需的列名称。

In [2301]: x = df[df['Item'] == 'Up']
In [2304]: x['c'] = x.groupby(['Num','Label'])['Item'].transform('count')

In [2310]: x = x.pivot_table(index='Num', columns=['Label', 'Item'], aggfunc='first', fill_value=0)
In [2313]: x.columns = [j+'_'+k for i,j,k in x.columns]

In [2314]: x
Out[2314]: 
     A_Up  B_Up
Num            
1       3     0
2       1     1

分组计数值 - 熊猫

2 个答案: