Pandas 数据框将数据聚合为每组的计数

Posted 2023-02-16

【中文标题】Pandas 数据框将数据聚合为每组的计数

【英文标题】：Pandas dataframe aggregating data into counts per group

【发布时间】：2021-08-19 14:07:10

【问题描述】：

我是 pandas 的新手，正在寻找一些关于如何重塑我的 pandas 数据框的建议：

目前，我有一个这样的数据框。

panelist_id	type	refer_sm	refer_se	refer_non_n
1	HP	1	0	0
1	HP	1	0	0
1	HP	0	0	1
1	PB	0	1	0
2	PB	0	1	0
2	PB	1	0	0
2	HP	1	0	0

理想情况下，我想按 panelist_id 分组，并按计数聚合其他列：

panelist_id	type	type_count	refer_sm_count	refer_se_count	refer_non_n_count
1	HP	2	2	1	1
	PB	1	0	1	0
2	HP	1	1	0	0
	PB	2	1	1	0	0

我尝试使用 groupby 来按小组成员分组，这很有效，但是我在聚合部分有点卡住了。任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

df.groupby(['panelist_id', 'type']).agg(type_count =('type', 'size'), refer_sm_count=('refer_sm', 'sum'), refer_se_count = ('refer_se', 'sum')) ?

工作，非常感谢！

酷。您可以关闭问题，使其不会显示为活动

【参考方案1】：

df.groupby(['panelist_id', 'type']).agg(type_count =('type', 'size'), refer_sm_count=('refer_sm', 'sum'), refer_se_count = ('refer_se' , '总和')) ?