Python/Pandas：按日期和ID对记录进行分组统计

Question

我在 Python 中有一个相对较大的数据框（~10^6 条记录），结构如下：

Index,Date,City,State,ID,County,Age,A,B,C
0,9/1/16,X,AL,360,BB County,29.0,negative,positive,positive
1,9/1/16,X,AL,360,BB County,1.0,negative,negative,negative
2,9/1/16,X,AL,360,BB County,10.0,negative,negative,negative
3,9/1/16,X,AL,360,BB County,11.0,negative,negative,negative
4,9/1/16,X,AR,718,LL County,67.0,negative,negative,negative
5,9/1/16,X,AR,728,JJ County,3.0,negative,negative,negative
6,9/1/16,X,AR,728,JJ County,8.0,negative,negative,negative
7,9/1/16,X,AR,728,JJ County,8.0,negative,negative,negative
8,9/1/16,X,AR,728,JJ County,14.0,negative,negative,negative
9,9/1/16,X,AR,728,JJ County,5.0,negative,negative,negative
...

我试图按日期（天）和 ID 分组，然后计算 1) 每天和 ID 的记录总数，以及 2) "positives" 列中的总数 "A"（例如）对于每一天和 ID。最终，我想填充一个数据框，该数据框指示每天的阳性数和记录总数以及 ID，例如

Date,ID,Positive,Total
9/1/16,360,10,20
9/2/16,360,12,23
9/2/16,718,2,43
...

我最初使用了一个双 for 循环来遍历每个唯一的日期和 ID，但这花费了太多时间。我将不胜感激更好的方法。提前感谢您的任何意见！

Answer 1

我获取了您提供的数据并创建了一个小的 .csv 文件，以便您可以复制...此外，我更改了几个值来测试这项工作：

Index,Date,City,State,ID,County,Age,A,B,C
0,9/1/16,X,AL,360,BB County,29.0,negative,positive,positive
1,9/1/16,X,AL,360,BB County,1.0,positive,negative,negative
2,9/1/16,X,AL,360,BB County,10.0,positive,negative,negative
3,9/1/16,X,AL,360,BB County,11.0,negative,negative,negative
4,9/1/16,X,AR,718,LL County,67.0,negative,negative,negative
5,9/2/16,X,AR,728,JJ County,3.0,negative,negative,negative
6,9/2/16,X,AR,728,JJ County,8.0,positive,negative,negative
7,9/2/16,X,AR,728,JJ County,8.0,negative,negative,negative
8,9/3/16,X,AR,728,JJ County,14.0,negative,negative,negative
9,9/3/16,X,AR,728,JJ County,5.0,negative,negative,negative

读完后，情况如下：

>>> X = pd.read_csv('data.csv', header=0, index_col=None).drop('Index', axis=1)
>>> print(X)

     Date City State   ID     County   Age         A         B         C
0  9/1/16    X    AL  360  BB County  29.0  negative  positive  positive
1  9/1/16    X    AL  360  BB County   1.0  positive  negative  negative
2  9/1/16    X    AL  360  BB County  10.0  positive  negative  negative
3  9/1/16    X    AL  360  BB County  11.0  negative  negative  negative
4  9/1/16    X    AR  718  LL County  67.0  negative  negative  negative
5  9/2/16    X    AR  728  JJ County   3.0  negative  negative  negative
6  9/2/16    X    AR  728  JJ County   8.0  positive  negative  negative
7  9/2/16    X    AR  728  JJ County   8.0  negative  negative  negative
8  9/3/16    X    AR  728  JJ County  14.0  negative  negative  negative
9  9/3/16    X    AR  728  JJ County   5.0  negative  negative  negative

这是应用于 groupby 调用中每个组的函数：

def _ct_id_pos(grp):
    return grp[grp.A == 'positive'].shape[0], grp.shape[0]

这将是一个两步过程...使用 pandas，您可以对多个列进行分组并应用上述功能。

# the following will have the tuple in one column
>>> X_prime = X.groupby(['Date', 'ID']).apply(_ct_id_pos).reset_index()
>>> print(X_prime)
     Date   ID       0
0  9/1/16  360  (2, 4)
1  9/1/16  718  (0, 1)
2  9/2/16  728  (1, 3)
3  9/3/16  728  (0, 2)

注意 groupby 函数的结果为我们提供了一个包含嵌入元组的新列，因此下一步是将它们拆分成各自的列并删除嵌入的列：

>>> X_prime[['Positive', 'Total']] = X_prime[0].apply(pd.Series)
>>> X_prime.drop([0], axis=1, inplace=True)
>>> print(X_prime)
     Date   ID  Positive  Total
0  9/1/16  360         2      4
1  9/1/16  718         0      1
2  9/2/16  728         1      3
3  9/3/16  728         0      2

Python/Pandas：按日期和ID对记录进行分组统计

Python/Pandas: Grouping and counting records by date and ID

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