pandas 用两个不同类别的N个计数填充 Dataframe

sd2nnvve 于 2023-02-07 发布在其他

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样本数据：

type1 = ['bunny','cow','pig','chicken','elephant']
type2 = ['flower','tree','grass']

data_type1 = np.random.choice(a = type1, p = [0.05,0.15,0.25,0.05,0.5], size=1000)
data_type2 = np.random.choice(a = type2, p = [0.25,0.25,0.50], size=1000)
data_value = stats.poisson.rvs(loc = 18, mu = 30, size = 1000)

df = pd.DataFrame({'type1':data_type1,'type2':data_type2,'data':data_value})

grp1 = pd.unique(df.type1.values)
grp1.sort()
grp2 = pd.unique(df.type2.values)
grp2.sort()
m_df = pd.DataFrame(index = grp1,columns=grp2)

给定一个df结构为“df”，我如何用每个类型组合的计数填充“m_df”。我想完成df.groupby(['type1','type2'])['data'].count()，但我不确定如何将其写入df，使其看起来更漂亮，更有用。
编辑：下面是一个简单的df，它也可以作为一个例子使用，期望的输出是每个类型组合的值的数量--当输入是df.groupby(['type1','type2'])['data'].count()时显示的确切输出，问题是如何将该输出表示为类似于m_df的 Dataframe 。

df = pd.DataFrame({'type1': ['bunny','cow','pig','chicken','elephant','cow','pig'],
           'data': [32,23,45,35,20,28,55],
           'type2':['female', 'male','male','male','male','female','female']})

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75328389/filling-a-data-frame-with-n-count-for-two-distinct-categories

2条答案

按热度按时间

j1dl9f461#

IIUC，使用value_counts（与groupby_count相同），然后使用unstack作为第二个索引级别：

>>> (df.value_counts(['type1', 'type2'])
       .unstack('type2', fill_value=0)
       .rename_axis(index=None, columns=None))

          female  male
bunny          1     0
chicken        0     1
cow            1     1
elephant       0     1
pig            1     1

您也可以使用pd.crosstab或pivot_table：

>>> (pd.crosstab(df['type1'], df['type2'], 1, aggfunc='count')
   .fillna(0).astype(int).rename_axis(index=None, columns=None))

>>> (df.assign(val=1).pivot_table('val', 'type1', 'type2', aggfunc=sum, fill_value=0)
   .rename_axis(index=None, columns=None))

赞(0）回复(0）举报 2023-02-07

p8ekf7hl2#

因此，我使用了您提供的输入。
我不知道，你想在这里实现什么，但从我感觉你需要的是。
密码？？？

df_grp = df.groupby(['type1','type2'], as_index=False)['data'].count()

输出如下所示
Output

赞(0）回复(0）举报 2023-02-07

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