运行 Python 中的频率计算循环

Question

我有table中所示的数据。我想使用 Python。对于 2016 年和 2017 年存在的所有水果，我想要这些水果在 2015 年的国家/地区频率。

Country	Fruit	Year
Germany	Apple	2015
France	Apple	2015
France	Apple	2015
Spain	Apple	2015
Germany	Banana	2015
France	Banana	2015
France	Apple	2016
Spain	Apple	2016
Germany	Banana	2016
France	Banana	2016
France	Banana	2017
France	Grapes	2017

我想要的最终 table 如下所示：

Fruit	Germany	France	Spain
Apple	1	2	1
Banana	1	1	0
Grapes	0	0	0

Answer 1

按年份过滤，然后用 pivot_table:

旋转它

(df[df.Year == 2015]
  .pivot_table('Year', 'Fruit', 'Country', aggfunc='count')
  .reindex(
    index=df.Fruit.unique(), 
    columns=df.Country.unique()
  ).fillna(0)
  .reset_index())

Country   Fruit  Germany  France  Spain
0         Apple      1.0     2.0    1.0
1        Banana      1.0     1.0    0.0
2        Grapes      0.0     0.0    0.0

另一种选择是使用 crosstab 然后 select 2015 结果：

(pd.crosstab(df.Fruit, [df.Country, df.Year])
   .loc[:, pd.IndexSlice[:, 2015]]
   .droplevel(1, 1)
   .reset_index())

Country   Fruit  France  Germany  Spain
0         Apple       2        1      1
1        Banana       1        1      0
2        Grapes       0        0      0

Answer 2

尝试：

df_2015 = df[df['Year'] == 2015]
pd.crosstab(df_2015['Fruit'], df_2015['Country']).reindex(df['Fruit'].unique(), fill_value=0)

输出：

Country  France  Germany  Spain
Fruit                          
Apple         2        1      1
Banana        1        1      0
Grapes        0        0      0

运行 Python 中的频率计算循环

Running loop for frequency calculation in Python

python

loops

pandas

dummy-variable