Pandas groupby并将某些列保存到CSV [重复]

Posted 2023-03-11

【中文标题】Pandas groupby并将某些列保存到CSV [重复]

【英文标题】：Panads groupby and save certain columns to CSV [duplicate]

【发布时间】：2018-09-14 08:13:43

【问题描述】：

我正在读取包含 Employer、City、State、Zipcode 和 Jobtitle 列的 CSV。

要求是按 Employer + City 分组，统计结果并将四列（Employer、City、Zipcode 和 Count）写入 CSV。

这是我到目前为止所做的，

data = pd.read_csv("jobs.csv")
data.groupby(["Employer", "City"]).count()

这给了我：

Employer    City       State    Zipcode   Jobtitle 
Emp1      Cincinnati     1        1          1   
Emp2      Delaware      14        0         14   
Emp3      Akron          1        0          1 

我想要的是：

Employer    City       Zipcode    Jobcount
Emp1      Cincinnati    12345         1  
Emp2      Delaware      22112        14  
Emp3      Akron         34567         1 

Jobcount 显示 Employer + City 组合的工作数量。

【问题讨论】：

12345 是邮政编码。

您是否希望每个城市/雇主有 1 个邮政编码？

看起来你需要data.groupby(['Employer', 'City', 'Zipcode'])['Jobcount'].count() .. 如副本中所述。

这不是一个重复的问题。 data.groupby(['Employer', 'City', 'Zipcode'])['Jobcount'].count() 给出错误 KeyError: 'Column not found: Jobcount'

因为你的df中的列是Jobtitle

【参考方案1】：

如果您希望每个员工/城市有 1 个邮政编码，您可以这样做：

data.groupby(['Employer', 'City', 'Zipcode']).agg('Jobtitle': 'size')
data.columns = ['Employer', 'City', 'Zipcode', 'Jobcount']

【讨论】：

这对我有用，只需稍作修改。谢谢。