Pandas DataFrame：对两列上的多个组进行分组和计数[重复]
我有一个熊猫的数据帧是这样的：
In[1]: df
Out [1]:
City Cluster
0 Paris A
1 Paris A
2 Paris B
3 Paris B
4 Paris B
5 Nairobi C
6 Nairobi A
7 Nairobi C
8 Phnom_penh B
9 Phnom_penh B
10 Phnom_penh B
我想为每个集群/城市计算一个城市/集群出现的次数，如下所示：
In[2]: df_count
Out[2]:
Paris Nairobi Phnom_penh
A 2 1 0
B 3 0 3
C 0 2 0
我尝试使用groupby函数和count,size...但是没有成功。
我认为groupby函数不是办法，但办法是什么呢？有成对计数功能吗？交叉标签功能？
共有1个答案
我找到了函数pandas.crosstab来完成这项工作。
pandas.crosstab(df['City'], df['Cluster']).T
-
我想按多个列对熊猫数据框进行分组。每个Row都有一个整数、一个Name和一个额外的数值。我希望最终的Dataframe包含Name具有最高整数的每一行。 通过分组数据帧，只有第0行应该消失。第3行和第4行仍应包括在数据框中。
-
我有一个来自以下用户的消息列表： 我想从这个消息对象列表中计数并显示。有代码帮助吗？
-
问题内容： 带有以下数据 我想产生以下输出： 如果我按价格分组并显示最大日期和最小日期，那么我将得到以下不是我想要的内容（请参见重叠的日期）。 因此，基本上我想做的是根据组列产品和价格对数据进行逐步更改。 什么是最干净的方法来做到这一点？ 问题答案： 有一种（或多或少）解决此类问题的已知技术，涉及两个调用，如下所示： 输出：
-
我有一个过程对象列表，如下所示 我的程序课就像 我想基于以下条件对对象进行排序和分组。 应根据过程名称对所有过程进行分组。 过程必须按过程日期降序排列。[日期列表中的第一个元素，即 分组在一起的相同过程应按日期降序排列。 最终结果必须是, 我能够使用比较器和旧的Java代码实现这一点。是否可以使用java8流、收集器和分组来实现相同的功能？
-
我已经使用COUNTIF和VLOOKUP在多个列中创建了一个密集的公式，目前我已经对其进行了设置，以便我必须复制/粘贴每个公式。但我真的很想能够使用arrayformula为下面的每一列编写一次公式，并让它在至少1000行中呈现。写这个有窍门吗？ 第一栏 第二栏 我还在这里看到了StackOverflow的帖子（在Google表格上使用ArrayPrograma逐行迭代COUNTIF），并试图模拟
-
问题内容： 通过多个属性对数组中的元素进行分组最符合我的问题，因为它确实通过数组中的多个键对对象进行了分组。问题是此解决方案无法汇总属性值，然后删除重复项，而是将所有重复项嵌套在二维数组中。 预期行为 我有一个对象数组，必须按和进行分组。 这个数组中的对象被视为重复仅当其和是相同的。如果它们是，我想分别总结它们的和值，然后删除重复项。 因此，在这个例子的结果阵列可以仅含有四种组合：，，， 问题 我