按列分组并有一列带有 value_counts 字典
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【中文标题】按列分组并有一列带有 value_counts 字典【英文标题】：Group by column and have a column with a value_counts dictionary 【发布时间】：2020-05-17 20:36:28 【问题描述】：我有一张包含客户购买历史记录的销售表。我想制作一个按客户分组的新数据框。数据框还应包含一列，其中包含客户已购买的所有产品的 value_counts 字典以及每种产品的数量。
我做了以下事情：
categories = data.groupby(by=['CustomerID']).Description.value_counts().to_frame().rename(columns='Description':'Counts').reset_index(level='Description')
产生这个：
Description Counts
CustomerID
3004000304 MAJOR APPLIANCES 3
3004000304 HOME OFFICE 2
3004000304 ACCESSORIES 1
3004002756 MAJOR APPLIANCES 1
3004002946 HOME OFFICE 2
3004002946 ACCESSORIES 1
3004002946 MAJOR APPLIANCES 1
我试过看看是否可以像这样修复上述数据框：
categories['Merged'] = categories.apply(lambda x: x['Description']:x['Counts'], axis=1)
这给了我这个：
Description Counts Merged
CustomerID
3004000304 MAJOR APPLIANCES 3 'MAJOR APPLIANCES': 3
3004000304 HOME OFFICE 2 'HOME OFFICE': 2
3004000304 ACCESSORIES 1 'ACCESSORIES': 1
3004002756 MAJOR APPLIANCES 1 'MAJOR APPLIANCES': 1
3004002946 HOME OFFICE 2 'HOME OFFICE': 2
3004002946 ACCESSORIES 1 'ACCESSORIES': 1
3004002946 MAJOR APPLIANCES 1 'MAJOR APPLIANCES': 1
但我想要这个：
Counts
CustomerID
3004000304 'MAJOR APPLIANCES': 3, 'HOME OFFICE': 2, 'ACCESSORIES': 1
3004002756 'MAJOR APPLIANCES': 1
3004002946 'HOME OFFICE': 2, 'ACCESSORIES': 1, 'MAJOR APPLIANCES': 1
非常感谢您对生成上述数据框的帮助
【问题讨论】：
【参考方案1】：将GroupBy.apply 与带有zip 和dict 的lambda 函数一起使用：
f = lambda x: dict(zip(x['Description'], x['Counts']))
df = categories.groupby(level=0).apply(f).to_frame('Counts')
print (df)
Counts
CustomerID
3004000304 'MAJOR APPLIANCES': 3, 'HOME OFFICE': 2, 'ACC...
3004002756 'MAJOR APPLIANCES': 1
3004002946 'HOME OFFICE': 2, 'ACCESSORIES': 1, 'MAJOR AP...
【讨论】：
以上是关于按列分组并有一列带有 value_counts 字典的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章