如何在熊猫中分组并从另一列添加值并计算它们

Question

我有一个这样的数据框，我想以某种方式对 user_search 列进行分组，计算预测列中每个预测的数量，添加预测的硬币和数值。

u_search	预料到的
比特币	莱特币
波尔卡圆点	汉堡交换
卡尔达诺	煎饼交换
比特币	莱特币
比特币	以太坊

我想创建一个这样的数据框

u_search	预料到的
比特币	莱特币 2，以太坊 1
波尔卡圆点	汉堡交换 1
卡尔达诺	煎饼交换 1

user_data = pd.read_csv('static/user_searched_coins_df.csv')
user_data=user_data.groupby(['user searched coin']).....

Answer 1

这是您可以尝试的解决方案，使用pd.GroupBy + Series.value_counts

df.groupby('u_search', as_index=False)['predicted'].apply(
    lambda x: ", ".join(f"{k} {v}" for k, v in x.value_counts().items())
)

---

Out[*]: 

   u_search               predicted
0   bitcoin  litecoin 2, ethereum 1
1   cardano           pancakeswap 1
2  polkadot            burgerswap 1