当计数为零时熊猫 groupby 以及如何在结果中包含零值

Posted 2023-03-11

【中文标题】当计数为零时熊猫 groupby 以及如何在结果中包含零值

【英文标题】：pandas groupby when count is zero and how to include zero value in result

【发布时间】：2019-12-26 19:18:27

【问题描述】：

请考虑任何不使用 pivot_table() 或 unstack()

的解决方案

对于以下数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    'name': ['Mason', 'Ali', 'Si', 'Pedram'],
    'continent': ['Europe', 'Asia', 'Asia', 'Asia'],
    'blood_type': ['AB', 'O+', 'AB', 'AB']
)

这是：

    name     continent  blood_type
0   Mason    Europe     AB
1   Ali      Asia       O+
2   Si       Asia       AB
3   Pedram   Asia       AB

以下分组计数：

df.groupby(['continent', 'blood_type']).count()

将产生：

                           name
continent   blood_type  
Asia        AB             2
            O+             1
Europe      AB             1

相反，我怎样才能像下表一样包含零值计数？ （不使用 pivot_table 或 unstack）

                           name
continent   blood_type  
Asia        AB             2
            O+             1
Europe      AB             1
            O+             0

【问题讨论】：

纯熊猫是什么意思？ pivot 和 unstack 是 pandas 方法

好的，对。为了避免任何混淆，我删除了“纯熊猫”。我不想使用 unstack stack 方法。有什么建议吗？

【参考方案1】：

截至pandas 0.25（或 0.24.2，现在不确定），如果您按类别 (pd.Categorical) 分组，它将显示最终计数中的所有值。

df.groupby([pd.Categorical(df.continent), 'blood_type']).count().fillna(0)

                   name  continent
       blood_type                 
Asia   AB           2.0        2.0
       O+           1.0        1.0
Europe AB           1.0        1.0
       O+           0.0        0.0

【讨论】：

嗨，它确实适用于 0.24.2，但它确实返回 NaN，这无论如何都很好。谢谢。

@pedrum 看看最后的fillna(0) ;p