Python Pandas 中的 DataFrame 聚合？

Question

我有如下所示的 DataFrame：

df = pd.DataFrame({"ID" : ["1", "1", "1", "2", "2", "2", "1"],
                   "status" : ["ac", "not", "not", "ac", np.NaN, "ac", "oth"]})

我需要使用如下列构建 DataFrame：

NumberAcc - 状态为“ac”的 ID 数量
NumberNaN - 状态为 NanN 的 ID 数量（缺失 -> np.nan）
NumberOther - 状态不是“ac”或np.nan（表示“not”或“oth”）的 ID 的数量

你能帮我像下面这样构建 DF 吗？

Answer 1

您可以使用条件掩码将任何不是 ac 或 np.nan 的内容替换为 Other 和 groupby.value_counts ，然后使用 add_prefix[=18 取消堆叠和格式化=]

u = df['status'].where(df['status'].eq("ac")|df['status'].isna(),"Other")

out = (u.groupby(df['ID']).value_counts(dropna=False).unstack(fill_value=0)
        .add_prefix("Number_").reset_index().rename_axis(None,axis=1))

或；

a = pd.Series(np.select([df['status'].eq("ac"),df['status'].isna()],
              ['acc',np.nan],'other'))
out = (a.groupby(df['ID']).value_counts(dropna=True).unstack(fill_value=0)
        .add_prefix("Numnber_").reset_index())

print(out)

  ID  Number_nan  Number_Other  Number_ac
0  1           0             3          1
1  2           1             0          2

@Shubham 建议的类似逻辑，但带有交叉表：

u = df['status'].where(df['status'].eq("ac")|df['status'].isna(),"Other")
out = (pd.crosstab(df['ID'],u.fillna("NAN"),dropna=False)
   .add_prefix("Number_").rename_axis(None).reset_index())

Answer 2

您可以通过 assign 创建列，然后在 'ID' 上分组并求和：

     (df.assign(NumberAcc=df.status.eq("ac"),
                NumberNaN=df.status.isna(),
                NumberOther=lambda df: ~(df.NumberAcc | df.NumberNaN))
        .groupby("ID")
        .sum())

    NumberAcc   NumberNaN   NumberOther
ID          
1       1           0           3
2       2           1           0

Python Pandas 中的 DataFrame 聚合？

Aggregation of DataFrame in Python Pandas?

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