以所需格式在 pandas 中获取 pivot 表

Question

I have following dataframe我有关注 dataframe

Categories                     Owner
Product_Query                   products_team                   
Product_Query                   products_team
Infrastructure_Query            infra_team
Bug_Query                      development_team
Bug_Query                       development_team

I want to display the above data in the following format我想以如下格式显示上述数据

Categories             Total    products_team    infra_team   development_team  
Product_Query              2        2                 0           0                                     
Infrastructure_Query       1        0                  1          0                                 
Bug_Query                  2        0                  0          2

I am doing the following我正在做以下事情

df["count"]=1

df_pivot=df.pivot_table(index=["Catagories"],columns=["Owner"],values=["count"],aggfunc=[np.sum],fill_value=0)

But I am not getting the output in the correct format.How can I get the output in the format mentioned above?但是我没有得到正确格式的 output。我怎样才能得到上述格式的 output？

Answer 1

You can try using `pd.crosstab` :您可以尝试使用`pd.crosstab` ：

pd.crosstab(df['Categories'], df['Owner'], margins=True, margins_name='Total')

Output: Output：

Owner                 development_team  infra_team  products_team  Total
Categories                                                              
Bug_Query                            2           0              0      2
Infrastructure_Query                 0           1              0      1
Product_Query                        0           0              2      2
Total                                2           1              2      5

And, if you don't want the row Total you can drop it:而且，如果您不想要 Total 行，您可以删除它：

df_out = pd.crosstab(df['Categories'], df['Owner'], margins=True, margins_name='Total')
df_out = df_out.drop('Total')
df_out

Output: Output：

Owner                 development_team  infra_team  products_team  Total
Categories                                                              
Bug_Query                            2           0              0      2
Infrastructure_Query                 0           1              0      1
Product_Query                        0           0              2      2

Or using `pivot_table` :或使用`pivot_table` ：

df.assign(counts=1)\
  .pivot_table('counts','Categories','Owner','sum', 
               fill_value=0, margins=True, margins_name='Total')\
  .drop('Total')

Output: Output：

Owner                 development_team  infra_team  products_team  Total
Categories                                                              
Bug_Query                            2           0              0      2
Infrastructure_Query                 0           1              0      1
Product_Query                        0           0              2      2

Or using `groupby` :或使用`groupby` ：

df_out = df.groupby(['Categories', 'Owner'])['Owner'].count().unstack(fill_value=0)
df_out['Total'] = df_out.sum(1)

Output: Output：

Owner                 development_team  infra_team  products_team  Total
Categories                                                              
Bug_Query                            2           0              0      2
Infrastructure_Query                 0           1              0      1
Product_Query                        0           0              2      2

以所需格式在 pandas 中获取 pivot 表

问题描述

1 个解决方案

解决方案1
3 已采纳 2020-07-23 03:43:22

You can try using `pd.crosstab` :您可以尝试使用`pd.crosstab` ：

Or using `pivot_table` :或使用`pivot_table` ：

Or using `groupby` :或使用`groupby` ：

以所需格式在 pandas 中获取 pivot 表

问题描述

1 个解决方案

解决方案1 3 已采纳 2020-07-23 03:43:22

You can try using pd.crosstab :您可以尝试使用pd.crosstab ：

Or using pivot_table :或使用pivot_table ：

Or using groupby :或使用groupby ：

解决方案1
3 已采纳 2020-07-23 03:43:22

You can try using `pd.crosstab` :您可以尝试使用`pd.crosstab` ：

Or using `pivot_table` :或使用`pivot_table` ：

Or using `groupby` :或使用`groupby` ：