Pandas groupby 合計計數值 function

Question

我有以下 dataframe：

時間	ID	OKEY	顏色
2021-05-05 19:16	0	好的	藍色的
2021-05-05 19:16	1	不好	藍色的
2021-05-05 19:17	2	不好	黃色
2021-05-05 19:17	1	好的	紅色的

按 Id 分組然后計算列中每種類型的值（'OKEY'，'COLOR'）的最有效方法是什么？

到目前為止，我已經嘗試過使用它：

df.set_index('Time')
df.groupby(['ID', pd.Grouper(key='Time', freq='1min')]).agg(COUNT OKEY=('OKEY', 'count'),total_status=('COLOR', 'count'))

但我只能得到所有 OK,NOT_OKEY / BLUE,YELLOW.. 值的總數。 我想使用 value_counts() 或任何類似的 function 來返回具有每種類型計數的列或索引。

Answer 1

get_dummies 、 groupby和sum

對OKEY和COLOR列進行編碼以將分類值轉換為指示變量，然后按ID和 1 分鍾Grouper對編碼幀進行分組，並對每組的值sum

pd.get_dummies(df.set_index(['ID', "Time"]))\
  .groupby(['ID',  pd.Grouper(freq='1min', level=1)]).sum()

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                        OKEY_NOT_OK  OKEY_OK  COLOR_BLUE  COLOR_RED  COLOR_YELLOW
ID Time                                                                          
0  2021-05-05 19:16:00            0        1           1          0             0
1  2021-05-05 19:16:00            1        0           1          0             0
   2021-05-05 19:17:00            0        1           0          1             0
2  2021-05-05 19:17:00            1        0           0          0             1