使用 pandas groupby 根据另一个分类列对两个分类列应用 sum & count

Posted 2023-02-16

【中文标题】使用 pandas groupby 根据另一个分类列对两个分类列应用 sum & count

【英文标题】：using pandas groupby apply sum & count for two categorical columns based on another categorical column

【发布时间】：2021-12-12 19:18:14

【问题描述】：

应用 pandas groupby 或 pivot 函数根据另一个分类列为两个分类列应用聚合总和和计数

我需要的输出

组织名称结构技巧

capgemini team_lead python

capgemini 经理 pmp_certified

凯捷分析师 SQL

wipro team_lead python

wipro 经理 pmp_certified

wipro 分析师 SQL

infosys team_lead python

infosys 经理 pmp 认证

infosys 分析师 SQL

wipro 经理 pmp_certifed

wipro 分析师 SQL

wipro 分析师 SQL

wipro 分析师 SQL

wipro 分析师 SQL

capgemini team_lead python

【问题讨论】：

到目前为止你有什么尝试？

请以纯文本形式发布您的代码和数据示例

@Patrick，我试过这种方式 df.groupby(['structure','skills']).count()['organization name']

@RJAdriaansen 请在上面找到共享文本格式

【参考方案1】：

(
df.value_counts(['orgainzation_name','structure','skills'])
    .reset_index()
    .sort_values(['orgainzation_name','structure','skills'],ascending=[True,False,True])
)

您可以通过操作升序=来控制排序顺序。

【讨论】：

它应该像 wipro 分析师 SQL 5 ，capgemini 分析师 SQL 3 Infosys 分析师 SQL 2 一样按顺序排列

像分析师 SQL 应该按 [wipro,Capgemini,Infosys] 排序，team_lead python 按 [wipro,Capgemini,Infosys] 排序