在pandas中按两列聚合并统计第三列中不同值的出现次数

在pandas中，可以使用groupby方法按两列进行聚合，并使用value_counts方法统计第三列中不同值的出现次数。

具体操作步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个DataFrame对象，假设为df，包含三列数据：col1、col2和col3。
3. 使用groupby方法按col1和col2进行聚合，并使用value_counts方法统计col3中不同值的出现次数。代码如下：

result = df.groupby(['col1', 'col2'])['col3'].value_counts()

1. result是一个Series对象，包含了按两列聚合后的统计结果。可以通过打印result来查看结果。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame对象
data = {'col1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A'],
        'col2': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X'],
        'col3': ['apple', 'banana', 'apple', 'banana', 'apple']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按两列聚合并统计第三列中不同值的出现次数
result = df.groupby(['col1', 'col2'])['col3'].value_counts()

print(result)

输出结果为：

col1  col2  col3  
A     X     apple     2
      Y     banana    1
B     X     apple     1
      Y     banana    1
Name: col3, dtype: int64

在这个示例中，根据col1和col2的组合，统计了col3中不同值的出现次数。例如，组合A和X下，col3中apple出现了2次。

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