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python - Pandas 数据框和计数中选定列中值的唯一组合

coder 2023-05-21 原文

我在 pandas 数据框中的数据如下:

df1 = pd.DataFrame({'A':['yes','yes','yes','yes','no','no','yes','yes','yes','no'],
                   'B':['yes','no','no','no','yes','yes','no','yes','yes','no']})

所以，我的数据看起来像这样

----------------------------
index         A        B
0           yes      yes
1           yes       no
2           yes       no
3           yes       no
4            no      yes
5            no      yes
6           yes       no
7           yes      yes
8           yes      yes
9            no       no
-----------------------------

我想将其转换为另一个数据框。预期的输出可以显示在以下 python 脚本中:

output = pd.DataFrame({'A':['no','no','yes','yes'],'B':['no','yes','no','yes'],'count':[1,2,4,3]})

所以，我的预期输出是这样的

--------------------------------------------
index      A       B       count
--------------------------------------------
0         no       no        1
1         no      yes        2
2        yes       no        4
3        yes      yes        3
--------------------------------------------

实际上，我可以通过以下命令找到所有组合并计算它们:mytable = df1.groupby(['A','B']).size()

但是，事实证明，这些组合在单个列中。我想将组合中的每个值分成不同的列，并为计数结果再添加一列。有可能这样做吗？我可以有你的建议吗？提前谢谢你。

最佳答案

您可以在列 'A' 和 'B' 上 groupby 并调用 size 然后 reset_index 和 rename 生成的列:

In [26]:

df1.groupby(['A','B']).size().reset_index().rename(columns={0:'count'})
Out[26]:
     A    B  count
0   no   no      1
1   no  yes      2
2  yes   no      4
3  yes  yes      3

更新

稍微解释一下，通过对 2 列进行分组，这对 A 和 B 值相同的行进行分组，我们调用 size 来返回唯一组的数量:

In[202]:
df1.groupby(['A','B']).size()

Out[202]: 
A    B  
no   no     1
     yes    2
yes  no     4
     yes    3
dtype: int64

所以现在要恢复分组的列，我们调用 reset_index:

In[203]:
df1.groupby(['A','B']).size().reset_index()

Out[203]: 
     A    B  0
0   no   no  1
1   no  yes  2
2  yes   no  4
3  yes  yes  3

这会恢复索引，但大小聚合变成了生成的列0，所以我们必须重命名:

In[204]:
df1.groupby(['A','B']).size().reset_index().rename(columns={0:'count'})

Out[204]: 
     A    B  count
0   no   no      1
1   no  yes      2
2  yes   no      4
3  yes  yes      3

groupby 确实接受我们可以设置为 False 的 arg as_index 所以它不会使分组列成为索引，但是这会生成一个 series 并且您仍然需要恢复索引等等......:

In[205]:
df1.groupby(['A','B'], as_index=False).size()

Out[205]: 
A    B  
no   no     1
     yes    2
yes  no     4
     yes    3
dtype: int64

关于python - Pandas 数据框和计数中选定列中值的唯一组合，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/35268817/

中值中选39codeyespythonpandas

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