python pandas简单数据透视表和计数
python pandas简单数据透视表和计数
提问于 2016-06-22 10:30:56
我正在尝试找出对我的数据进行简单透视的最佳方法：
import pandas
dfn = pandas.DataFrame({
"A" : [ 'aaa', 'bbb', 'aaa', 'bbb' ],
"B" : [ 1, 10, 2, 30 ],
"C" : [ 2, 0, 3, 20 ] })我想要输出是一个数据帧，按A分组，B和C的总和和计数值，名称必须准确(Sum_B，Sum_C，Count)，如下所示：
A Sum_B Sum_C Count
aaa 3 5 2
bbb 50 20 2完成此操作的最快方法是什么？
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2016-06-22 10:39:14
您可以使用.agg()函数：
In [227]: dfn.groupby('A').agg({'B':sum, 'C':sum, 'A':'count'}).rename(columns={'A':'count'})
Out[227]:
B count C
A
aaa 3 2 5
bbb 40 2 20或使用reset_index()
In [239]: dfn.groupby('A').agg({'B':sum, 'C':sum, 'A':'count'}).rename(columns={'A':'count'}).reset_index()
Out[239]:
A B count C
0 aaa 3 2 5
1 bbb 40 2 20Stack Overflow用户
发布于 2016-06-22 10:46:08
我认为您可以将aggregate与双sum和len、rename列和reindex_axis的列的最后更改顺序一起使用
print (dfn.groupby('A')
.agg({'B': sum, 'C':sum, 'A':len})
.rename(columns={'A': 'Count', 'B': 'Sum_B', 'C': 'Sum_C'})
.reindex_axis(['Sum_B','Sum_C','Count'], axis=1))
Sum_B Sum_C Count
A
aaa 3 5 2
bbb 40 20 2如果需要reset_index
print (dfn.groupby('A')
.agg({'B': sum, 'C':sum, 'A':len})
.rename(columns={'A': 'Count', 'B': 'Sum_B', 'C': 'Sum_C'})
.reindex_axis(['Sum_B','Sum_C','Count'], axis=1)
.reset_index())
A Sum_B Sum_C Count
0 aaa 3 5 2
1 bbb 40 20 2你可以使用size来代替len，这是一样的：
print (dfn.groupby('A')
.agg({'B': sum, 'C':sum, 'A':'size'})
.rename(columns={'A': 'Count', 'B': 'Sum_B', 'C': 'Sum_C'})
.reindex_axis(['Sum_B','Sum_C','Count'], axis=1)
.reset_index())
A Sum_B Sum_C Count
0 aaa 3 5 2
1 bbb 40 20 2 size和count之间的差异(请参阅differences with numeric values)：
Stack Overflow用户
发布于 2016-06-22 10:37:23
一种方法是按所需的列分组，然后按如下所示求和。
r = dfn.groupby('A').sum()
r['counts'] = dfn.A.value_counts() # this could also be written as dfn['A'].value_counts()第一行计算总和，第二行计算每个值在A中出现的次数。
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/37965380
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