我有一個如下所示的數據框：data: items status0 jet fail1 car fail2 car pass3 bike fail4 car fail5 jet fail6 bike pass7 jet fail8 jet fail9 bike pass我想對數據進行分組items并使用每個值的計數創建一個新的數據框。預期輸出：df: unique count pass fail0 jet 4 0 41 car 3 1 22 bike 3 2 1現在一種方法是獲取唯一列表items并在其上循環以查找count，pass然后fail將這些列表組合到數據幀中但是我怎樣才能有效地做到這一點呢？
2 回答
MM們
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使用crosstabwith作為新索引名稱，然后為byDataFrame.rename_axis添加新列，最后將索引轉換為column by?：0 positionDataFrame.insertDataFrame.reset_index
df = pd.crosstab(df['items'], df['status']).rename_axis(columns=None, index='unique')
df.insert(0, 'count', df.sum(axis=1))
df = df.reset_index()
print (df)
? unique? count? fail? pass
0? ?bike? ? ? 3? ? ?1? ? ?2
1? ? car? ? ? 3? ? ?2? ? ?1
2? ? jet? ? ? 4? ? ?4? ? ?0
如果count應該是最后一列，則可以使用margin參數并刪除最后一行：
df = (pd.crosstab(df['items'], df['status'],?
? ? ? ? ? ? ? ? ? margins=True,?
? ? ? ? ? ? ? ? ? margins_name='count')
? ? ? ?.rename_axis(columns=None, index='unique')
? ? ? ?.iloc[:-1]
? ? ? ?.reset_index())
print (df)
? unique? fail? pass? count
0? ?bike? ? ?1? ? ?2? ? ? 3
1? ? car? ? ?2? ? ?1? ? ? 3
2? ? jet? ? ?4? ? ?0? ? ? 4
收到一只叮咚
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您可以單獨獲取值并與以下組合pd.concat：
A = df.groupby("items").size().rename("count")
A
items
bike 3
car 3
jet 4
Name: count, dtype: int64
B = (
df.groupby(["items", "status"])
.size()
.unstack(fill_value=0)
.rename_axis(columns=None)
)
B
fail pass
items
bike 1 2
car 2 1
jet 4 0
pd.concat((A, B), axis=1).reset_index()
items count fail pass
0 bike 3 1 2
1 car 3 2 1
2 jet 4 4 0
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