Python Pandas groupby多列

发布时间：2020-12-20 11:58:19 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：谢谢您的帮助. 我的数据看起来像这样： city,room_typeA,XA,YA,ZB,XB,YB,Y 我希望我的最终结果看起来像这样： city,count(X),count(Y),count(z) A,1,1B,2,0 我按城市分组,我想显示每个城市中每个room_type的数量. 用python pandas做任何方法吗？谢谢. 我在几

谢谢您的帮助.

我的数据看起来像这样：

city,room_type
A,X
A,Y
A,Z
B,X
B,Y
B,Y

我希望我的最终结果看起来像这样：

city,count(X),count(Y),count(z) 
A,1,1
B,2,0

我按城市分组,我想显示每个城市中每个room_type的数量.

用python pandas做任何方法吗？谢谢.

我在几年前学过SQL,并认为它可能是可能的.我相信python可以做同样的事情.谢谢！

解决方法

您可以将 crosstab与重命名列一起使用：

df = pd.crosstab(df.city,df.room_type).rename(columns=lambda x: 'count({})'.format(x))
print (df)
room_type  count(X)  count(Y)  count(Z)
city                                   
A                 1         1         1
B                 1         2         0

使用groupby和size或value_counts进行重塑的另一个解决方案unstack：

df = df.groupby(['city','room_type']).size().unstack(fill_value=0)
       .rename(columns=lambda x: 'count({})'.format(x))
print (df)
room_type  count(X)  count(Y)  count(Z)
city                                   
A                 1         1         1
B                 1         2         0

df = df.groupby('city')['room_type'].value_counts().unstack(fill_value=0)
       .rename(columns=lambda x: 'count({})'.format(x))
print (df)
room_type  count(X)  count(Y)  count(Z)
city                                   
A                 1         1         1
B                 1         2         0

（编辑：李大同）

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