获取 Table 中元素相对于另一列的频率

Question

我有一个关于根据列的频率将 table 转换为另一种格式并按另一列分组的问题。我确定以前有人问过这个问题，但我找不到正确的搜索关键字，所以我想我会问这个问题。

我有以下 table:

Patient	Diagnosis
Ralph	A
Ralph	A
Steve	B

我想将其转换为：

Patient	A	B
Ralph	2	0
Steve	0	1

如有任何帮助或指点，我们将不胜感激！我已经达到 df.groupby("Patient").Diagnosis.value_counts()，但这并不包括对患者的所有诊断（即诊断计数为 0 的患者）。

Answer 1

正如 Shubham 评论的那样，您可以 cross tabulate:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    'Patient': ['Ralph', 'Ralph', 'Steve'],
    'Diagnosis': ['A', 'A', 'B'],
})
pd.crosstab(df.Patient, df.Diagnosis)

输出：

Diagnosis   A   B
Patient         
Ralph       2   0
Steve       0   1

Answer 2

只是 len() 每个患者和诊断
unstack() 生成诊断列
其余的是到达您的特定输出的详细信息

df = pd.read_csv(io.StringIO("""Patient Diagnosis
Ralph   A
Ralph   A
Steve   B"""), sep="\t")

df = (df.groupby(["Patient","Diagnosis"]).agg(len)
 .to_frame().unstack().droplevel(0, axis=1).fillna(0).astype(int)
 .reset_index().rename_axis(None, axis=1)
)

	Patient	A	B
0	Ralph	2	0
1	Steve	0	1

获取 Table 中元素相对于另一列的频率

Getting the Frequency of Elements in a Table With Respect to Another Column

python

frequency

count

pandas

pandas-groupby