按數據框分組並拆分為列

Question

下面是數據框的輸出，我可以發布

df2 = df.groupby(['id1','id2']).size().reset_index()
df2.columns = ['id1','id2','Count']
print (df2)

 id1 id2 Count 7780379 00000000-0000-0000-0000-000000000000 1 7780379 72b9f501-6d48-4a37-8f3a-ff4e5fb6ec8d 19

我試圖添加條件是屬於 00000000-0000-0000-0000-000000000000 的任何 id2 是無效計數，以下是預期結果

     id1    ValidCount  InvalidCount
     7780379      19         1

如果有任何指點，請分享。

Answer 1

您可以直接從df獲取最終輸出，而無需df2 ：

valids = np.where(df['id2']=='00000000-0000-0000-0000-000000000000', 
                  'InvalidCount', 'ValidCount')
df.groupby(['id1', valids]).size().unstack('id2').reset_index()

Answer 2

使用groupby_sum ：

out = df.groupby(['id1', df['id2']!='00000000-0000-0000-0000-000000000000'])['Count'] \
        .sum().unstack().rename(columns={True: 'ValidCount', False: 'InvalidCount'})

輸出：

>>> out
id2      InvalidCount  ValidCount
id1                              
7780379             1          19