将多个列值的出现数summarize为pandas datafram

Question

考虑到我有一个具有以下结构的数据帧：

    Symbol   CS
0     A1    MSI
1     A2    MSI
2     A3    GS
3     A2    EBV
4     A2    CIN
5     A1    GS    
6     A2    MSI
...

我想要一个数据帧，它将列CS分类为头，列符号作为索引。CS将是每种类型的值。例如，上述数据帧的预期输出为：

^{pr2}$

解决这一特殊案件的最佳有效方法是什么？在

Answer 1

您可以使用crosstab

pd.crosstab(df.Symbol,df.CS)
Out[862]: 
CS      CIN  EBV  GS  MSI
Symbol                   
A1        0    0   1    1
A2        1    1   0    2
A3        0    0   1    0

Answer 2

一种方法是使用pd.value_counts，后跟pd.pivot_table。在

编辑：但实际上您应该使用@Wen's solution。在

counts = df.groupby('Symbol')['CS'].apply(pd.value_counts).reset_index()

res = counts.pivot_table(index='Symbol', columns='level_1', values='CS',
                         fill_value=0, aggfunc=lambda x: x)

print(res)

# level_1  CIN  EBV  GS  MSI
# Symbol                    
# A1         0    0   1    1
# A2         1    1   0    2
# A3         0    0   1    0