使用三列的分組問題創建一個數據框

Question

我有以下數據幀：

       A               B                  C
  I am motivated     Agree                4
  I am motivated     Strongly Agree       5
  I am motivated     Disagree             6
  I am open-minded   Agree                4
  I am open-minded   Disagree             4
  I am open-minded   Strongly Disagree    3

如果列A是問題，則列B是答案，列C是A列中問題的“強烈同意”，“同意”，“不同意”和“非常不同意”的頻率。

如何將其轉換為以下數據幀？

                  Strongly Agree    Agree     Disagree   Strongly Disagree
I am motivated        5               4           6             0
I am open-minded      0               4           4             3

我試着在groupby（）中查看其他帖子中的列，但無法弄明白。 使用python 3

Answer 1

使用DataFrame.pivot_table（）方法：

In [250]: df.pivot_table(index='A', columns='B', values='C', aggfunc='sum', fill_value=0)
Out[250]:
B                 Agree  Disagree  Strongly Agree  Strongly Disagree
A
I am motivated        4         6               5                  0
I am open-minded      4         4               0                  3

Answer 2

因為這些已經是頻率計數，我們可以假設我們有唯一的Question / Opinion對。 所以，我們可以使用set_index和unstack ，因為不會需要聚集。 這應該可以為我們節省一些時間。 我們可以使用pivot實現相同的目標，但是， pivot沒有fill_value選項，使我們能夠保留dtype

df.set_index(['A', 'B']).C.unstack(fill_value=0)

B                 Agree  Disagree  Strongly Agree  Strongly Disagree
A                                                                   
I am motivated        4         6               5                  0
I am open-minded      4         4               0                  3

---

額外信用
將'B'轉換為pd.Categorical ，列將被排序

df.B = pd.Categorical(
    df.B, ['Strongly Disagree', 'Disagree', 'Agree', 'Strongly Agree'], True)
df.set_index(['A', 'B']).C.unstack(fill_value=0)

B                 Strongly Disagree  Disagree  Agree  Strongly Agree
A                                                                   
I am motivated                    0         6      4               5
I am open-minded                  3         4      4               0