Python

Question

我有一个要求，我需要将数据框列的行转换为列，但是我在 GROUPBY 之后遇到了问题。下面是一组 3 个用户，他们的类型介于 type1 到 type6 之间。

user_id1    type4
user_id1    type6
user_id1    type1
user_id1    type2
user_id1    type1
user_id1    type6
user_id2    type1
user_id2    type2
user_id2    type2
user_id2    type1
user_id2    type3
user_id2    type4
user_id2    type5
user_id2    type6
user_id2    type2
user_id2    type6
user_id3    type1
user_id3    type2
user_id3    type3
user_id3    type2

我期望的输出是 -

user_id   type1 type2   type3   type4   type5   type6
user_id1    2    1       0       1       0       2
user_id2    2    3       1       1       1       2
user_id3    1    2       1       0       0       0

我尝试对类型进行分组并得到 count.But 不确定如何转换为列，尤其是缺少的类型应该用 0 填充。

非常感谢您的宝贵时间。

Answer 1

您需要使用的是 pandas 中的 pivot_table。您可以指定所需的行和列，fill_value 说明您想对空值和 aggfunc len 计数执行的操作。

我不确定您的 DataSeries 是什么样子，但您需要这样的东西：

pd.pivot_table(data, index='user_id', columns='type', aggfunc=len, fill_value=0)

Python - 在分组依据之后将行转换为列，并为不匹配的行填充零

Python - convert rows to columns after group by and populate zeroes for non matching rows

python-3.x

pandas

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