pandas pivot 表问题 - 假设我是如何构建它的？

Question

我有一个包含视频游戏平台的数据集，以及为其发布游戏的年份。

我想要做的是最终得到一个 dataframe ，其中包含平台每年发布的标题数量。

我最初的 dataframe 看起来像这样：

platform    year
0   Wii     2006.0
1   NES     1985.0
2   Wii     2008.0
3   Wii     2009.0
4   GB      1996.0
5   GB      1989.0
6   DS      2006.0
7   Wii     2006.0
8   Wii     2009.0
9   NES     1984.0
10  DS      2005.0
11  DS      2005.0
12  GB      1999.0
13  Wii     2007.0
14  X360    2010.0
15  Wii     2009.0
16  PS3     2013.0
17  PS2     2004.0
18  SNES    1990.0
19  DS      2005.0

我正在使用 groupby 将它们放在一起：

df = df.sort_values(['year']).groupby(['year'])['platform'].value_counts()

这让我很接近：

year           platform
1980.0           2600         9
1981.0           2600        46
1982.0           2600        36
1983.0           2600        11
                 NES          6
1984.0           NES         13
                 2600         1
1985.0           NES         11
                 2600         1
                 DS           1

但这是一个系列，以年份为索引，我无法将其粘贴到热图之类的东西中。

这是所需 output 的示例：

   year platform  #_titles
1980    2600        9
1981    2600        46
1982    2600        36
1983    2600        11
1983    NES         6
1984    NES         13
1984    2600        1
1985    NES         11
1985    2600        1
1985    DS          1
1985    PC          1
1986    NES         19
1986    2600        2
1987    NES         10
1987    2600        6
1988    NES         11
1988    2600        2
1988    GB          1
1988    PC          1
1989    GB          10

我在想我可能需要使用 pivot_table() ，但这是我仍然很陌生并且正在努力实现的东西。

我试过类似的东西：

df = df.pivot_table(df,index='year',columns = 'platform',aggfunc = 'count') 

但我的 output 那时只是一年。

显然我做错了什么，并且认为是时候停止在 juypter 笔记本上敲打我的虚拟头并寻求一些建议。

我可以让原始组方法正常工作，或者以任何一种方式使用 pivot 表 - 我只是希望能得到一些关于我做错了什么的指示，以便我可以纠正它。

提前感谢您的时间，

杰瑞德

编辑：这是第一个答案的结果（如果里面有 aggfunc 那就完美了？不知道为什么不存在？）：|year|platform| |----|--------| |1980.0|2600| |1981.0|2600| |1982.0|2600| |1983.0|2600 ||NES| |1984.0|2600| ||NES|

Answer 1

这是 pivot 表的解决方案：

res = pd.pivot_table(df,index=['year', 'platform'],aggfunc = 'size')

>>> print(res)

year    platform
1984.0  NES         1
1985.0  NES         1
1989.0  GB          1
1990.0  SNES        1
1996.0  GB          1
1999.0  GB          1
2004.0  PS2         1
2005.0  DS          3
2006.0  DS          1
        Wii         2
2007.0  Wii         1
2008.0  Wii         1
2009.0  Wii         3
2010.0  X360        1
2013.0  PS3         1

Answer 2

也许这就是你想要的？ 很难说，因为您的 output 与输入不匹配。

df.sort_values(['year']).groupby(['year','platform']).size().reset_index(name='#_titles')