如何使用groupby创建新表并删除重复项

Question

我想创建一个新的数据集，但重新排列数据时遇到了问题。 我当前的数据集如下图所示。你知道吗

id        result 
309209    Successful 
309241    Successful 
309241    Not Successful 
309241    Not Successful 
309241    Not Successful

我想将“Successful”和“notsuccessful”分开，并按ID对每个实例进行计数，ID应该改成下面这样。你知道吗

id       success  fail total
309209   1        0    1
309241   1        3    4

我试过了删除重复项或者groupby来整理数据和计算实例，但是我总是得到错误的结果。谁来帮帮我！提前谢谢。你知道吗

Answer 1

df：

    id       result
0   309209  Successful
1   309241  Successful
2   309241  Not Successful
3   309241  Not Successful
4   309241  Not Successful

使用^{}和^{}

df1 = df.join(pd.get_dummies(df.result,columns='result')).groupby('id').sum().reset_index()
df1['total'] = df1[df1.columns[1:]].sum(axis=1)
print(df1)

    id      Not Successful  Successful  total
0   309209  0               1           1
1   309241  3               1           4

Answer 2

将^{}与margins一起使用，并按^{}删除最后一行：

df1 = (pd.crosstab(df['id'], df['result'], margins=True, margins_name='total')
         .iloc[:-1]
         .reset_index()
         .rename_axis(None, axis=1)
         .rename(columns={'Not Successful':'fail','Successful':'success'}))
print (df1)

       id  fail  success  total
0  309209     0        1      1
1  309241     3        1      4

另一种解决方案是^{}和^{}用于重塑，而^{}用于新列total：

df1 = (df.groupby(['id','result'])
         .size()
         .unstack(fill_value=0)
         .assign(total = lambda x: x.sum(axis=1))
         .reset_index()
         .rename_axis(None, axis=1)
         .rename(columns={'Not Successful':'fail','Successful':'success'}))