如何在熊貓中分組並從另一列添加值並計算它們

Question

我有一個這樣的數據框，我想以某種方式對 user_search 列進行分組，計算預測列中每個預測的數量，添加預測的硬幣和數值。

u_search	預料到的
比特幣	萊特幣
波爾卡圓點	漢堡交換
卡爾達諾	煎餅交換
比特幣	萊特幣
比特幣	以太坊

我想創建一個這樣的數據框

u_search	預料到的
比特幣	萊特幣 2，以太坊 1
波爾卡圓點	漢堡交換 1
卡爾達諾	煎餅交換 1

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

Answer 1

這是您可以嘗試的解決方案，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