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从行计数中获取汇总的透视数据帧
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<p>给定此数据帧:</p> <pre><code> bowl cookie 0 one chocolate 1 two chocolate 2 two chocolate 3 two vanilla 4 one vanilla 5 one vanilla 6 one vanilla 7 one vanilla 8 one vanilla 9 two chocolate </code></pre> <p>我想获得以下摘要数据帧:</p> <pre><code> vanilla chocolate one 5 1 two 1 3 </code></pre> <p>除了手动操作外:</p> <pre><code>vanilla_bowl1 = len(df_picks[(df_picks['bowl'] == 'one') & (df_picks['cookie'] == 'vanilla')]) vanilla_bowl2 = len(df_picks[(df_picks['bowl'] == 'two') & (df_picks['cookie'] == 'vanilla')]) chocolate_bowl1 = ... chocolate_bowl2 = ... </code></pre> <p>有没有办法用<code>Pandas</code>在单个操作中做到这一点?你知道吗</p> <hr/> <p><strong>注意</strong>:我已经查看了<code>df.pivot()</code>,如果我在每一行中添加一列<code>count</code>等于<code>1</code>,这将起作用:</p> <pre><code> bowl cookie count 0 one chocolate 1 1 two chocolate 1 2 two chocolate 1 3 two vanilla 1 4 one vanilla 1 5 one vanilla 1 6 one vanilla 1 7 one vanilla 1 8 one vanilla 1 9 two chocolate 1 </code></pre> <p>然后呢</p> <pre><code>df.pivot(index='bowl', columns='cookie', values='count') </code></pre> <p>但是,我想知道是否有更直接的方法,它不需要首先添加<code>count</code>列。你知道吗</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>最简洁的方法可能是<code>pandas.crosstab</code>函数:</p> <pre><code>>>> pandas.crosstab(d.bowl, d.cookie) cookie chocolate vanilla bowl one 1 5 two 3 1 </code></pre>
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