计数多个列中的所有值组合

Question

以下是一个以1、2或3颗星评级的项目示例。我试图每月统计所有项目评分组合（星级）。

在下面的例子中，第10项在第1个月被评定，两个等级等于1，一个等级等于2，一个等级等于3。

inp = pd.DataFrame({'month':[1,1,1,1,1,2,2,2], 
                    'item':[10,10,10,10,20,20,20,20], 
                    'star':[1,2,1,3,3,2,2,3]}
                  )

 month item star
0   1   10  1
1   1   10  2
2   1   10  1
3   1   10  3
4   1   20  3
5   2   20  2
6   2   20  2
7   2   20  3

对于给定的上述输入帧输出应该是：

   month    item    star_1_cnt  star_2_cnt  star_3_cnt
0   1       10      2           1           1
1   1       20      0           0           1
2   2       20      0           2           1

我试图从以下代码开始解决这个问题，该代码的结果仍然需要转换为所需的输出帧格式，并且给出了错误的答案：

1   20  3   (1, 1)
2   20  3   (1, 1)

无论如何，应该有一个更好的方法来创建输出表，然后完成这个：

months = [1,2]
items = [10,20]
stars = [1,2,3]

d = {'month': [], 'item': [], 'star': [], 'star_cnts': [] }

for month in months:
    for star in stars:
        for item in items:
            star_cnts=dict(inp[(inp['item']==item) & (inp['star']==star)].value_counts()).values()
            d['month'].append(month)
            d['item'].append(item)
            d['star'].append(star)
            d['star_cnts'].append(star_cnts)
            
pd.DataFrame(d)

    month   item    star    star_cnts
0   1       10      1       (2)
1   1       20      1       ()
2   1       10      2       (1)
3   1       20      2       (2)
4   1       10      3       (1)
5   1       20      3       (1, 1)
6   2       10      1       (2)
7   2       20      1       ()
8   2       10      2       (1)
9   2       20      2       (2)
10  2       10      3       (1)
11  2       20      3       (1, 1)

​

Answer 1

系列。数值计数系列。取消堆栈以转换为数据帧

out = inp.value_counts()\
         .unstack('star', fill_value=0)\
         .rename(lambda x: f'star_{x}_cnt', axis=1)\
         .reset_index().rename_axis(columns=None)

print(out)

   month  item  star_1_cnt  star_2_cnt  star_3_cnt
0      1    10           2           1           1
1      1    20           0           0           1
2      2    20           0           2           1

Answer 2

一个选项，带有pivot_表：

(inp
.pivot_table(index=['month', 'item'], 
             values = 'star', 
             columns='star', 
             aggfunc='size', 
             fill_value = 0)
.rename(columns = lambda col: f"star_{col}_cnt")
.rename_axis(columns = None)
.reset_index()
)
   month  item  star_1_cnt  star_2_cnt  star_3_cnt
0      1    10           2           1           1
1      1    20           0           0           1
2      2    20           0           2           1

另一个选项，使用Groupby（pivot_table是Groupby展开堆栈的包装器）：

(inp
.groupby(['month', 'item', 'star'])
.size()
.unstack(fill_value = 0)
.rename(columns = lambda col: f"star_{col}_cnt")
.rename_axis(columns = None)
.reset_index()
)

   month  item  star_1_cnt  star_2_cnt  star_3_cnt
0      1    10           2           1           1
1      1    20           0           0           1
2      2    20           0           2           1

另一个选项，pd.get_dummiesGroupby：

(pd.get_dummies(inp, columns=['star'])
.groupby(['month', 'item'])
.sum()
.add_suffix('_cnt')
.reset_index()
)
   month  item  star_1_cnt  star_2_cnt  star_3_cnt
0      1    10           2           1           1
1      1    20           0           0           1
2      2    20           0           2           1

就性能而言，只有测试才能知道——我希望pivot_table比团购慢

Answer 3

您可以对整个数据帧使用value_counts，并取消堆栈：

out = (
 inp.value_counts()
    .unstack('star', fill_value=0)
 )

或者，您可以使用交叉表。

因为它需要1D数据作为输入，所以可以使用元组：

cols = ['month','item']
out = pd.crosstab(inp[cols].apply(tuple, axis=1), inp['star'])

out.index = pd.MultiIndex.from_tuples(out.index, names=cols)

输出：

star        1  2  3
month item         
1     10    2  1  1
      20    0  0  1
2     20    0  2  1

@ansev已经很好地证明了这一点

(inp.value_counts()
    .unstack('star', fill_value=0)
    .rename(lambda c: f'star_{c}_cnt', axis=1)
    .reset_index()
    .rename_axis(columns=None)
 )

输出：

   month  item  star_1_cnt  star_2_cnt  star_3_cnt
0      1    10           2           1           1
1      1    20           0           0           1
2      2    20           0           2           1