Pandas Groupby结果到一个单独的数据框中

Posted 2021-04-12

假设有一个包含100条记录的数据框，其中包含4（或n）列，下面是数据框的示例：

 id  target   col3   col4
 00     0      ..     .. 
 00     0      ..     ..
 00     0      ..     ..
 01     1      ..     ..
 01     1      ..     ..
 01     0      ..     ..
 01     1      ..     ..
 02     1      ..     ..
 02     0      ..     ..
 02     1      ..     ..
 02     0      ..     ..
 ..
 ..

基于此数据框，我想创建一个新的数据框，该数据框是此数据框上的group_by和特定列（目标）的value_counts的结果。

我已经弄清楚了如何获取这些值（我当前的代码）：

for id, target in df.group_by('id'):
    print(id)
    print(group.target.value_counts())

将给我以下输出：

00
0    3
Name: target, dtype: int64
01
0    1
1    3
Name: target, dtype: int64
02
0    2
1    2
Name: target, dtype: int64
..
..

我能够获得这些值，但似乎无法将这些值传递到一个空的数据框中。我想创建一个新的数据框，以这种格式表示此信息：

id   0   1
00   3  NaN
01   1   3
02   2   2
..
..

答案

这是一种方法：

(df
 .groupby('id')
 .apply(lambda f: f['target'].value_counts().to_frame())
 .unstack()
 .reset_index(drop=True))