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Pandas:如何在行上有多个级别的count分组?
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<p>我有以下数据帧</p> <pre><code>|----|----| | A | B | | a1 | b1 | | a2 | b1 | | a1 | b2 | | a2 | b3 | </code></pre> <p>我想用<strong>B</strong>per<strong>A</strong>进行计数,得到以下结果:</p> ^{pr2}$ <p>我通常用<code>df.groupby([B])[A].count()</code>来做这件事,但在这种情况下,它有点像透视表,这让我很困惑</p> <p>提前谢谢。在</p> <p>更新日期:</p> <p><code>df.info()</code></p> <pre><code><class 'pandas.core.frame.DataFrame'> Int64Index: 20422 entries, 180 to 96430 Data columns (total 2 columns): B 20422 non-null object A 20422 non-null object dtypes: object(2) memory usage: 478.6+ KB </code></pre> <p>我正在处理<code>df.groupby([B])[A].value_counts().unstack().stack(dropna=False).reset_index(name="Count")</code>:</p> <pre><code>|--|----|----|-------| | | A | B | Count | |0 | a1 | b1 | 1 | |1 | a1 | b2 | 1 | |2 | a1 | b3 | NaN | |3 | a2 | b1 | 1 | |4 | a2 | b2 | NaN | |5 | a2 | b3 | 1 | </code></pre>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>您可以按两列分组并访问每个组的大小:</p> <pre><code> df.groupby(['A', 'B']).size() </code></pre> <p>退货:</p> ^{pr2}$ <p>但对于不存在的组合,它不会给出<code>NaN</code>。在</p>
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