使用 pandas groupby 查找列的唯一組合並另存為 df

Question

我有以下熊貓數據框：

df = pd.DataFrame({'Colors': ['blue', 'blue', 'orange', 'red',
                              'purple', 'orange', 'purple', 'blue', 'brown'], 
                   'Price': ['500', '500', '200', '250', '300', '765', '1100', '762', 
                              '650', '625'],
                   'Style': ['farm', 'contemporary', 'modern', 'MDM', 'MDM', 
                             'contemporary', 'farm', 'contemporary', 'farm'],
                   'Location': ['far', 'near', 'far', 'far', 'near', 'far', 'far', 'near', 
                                'far']})

我可以執行df.groupby(['Colors', 'Price', 'Style', 'Location']).size()以按顏色進行細分以查看價格、樣式和位置 wrt 的獨特組合返回為一系列的。

問題 - 我如何使用它來創建一個新的 Pandas Dataframe，其中每列對應一種顏色（藍色、橙色、紅色等）和值的唯一組合（500_contemporary_near、500_farm_far 等）？

我嘗試生成的輸出示例是一個 dataFrame，其中有一列名為“Blue”，（每行）下的每個值都是一個字符串，例如 500_contemporary_near。

藍色

500_contemporary_near
500_farm_far

Answer 1

你可以做unstack

df.groupby(['Colors', 'Price', 'Style', 'Location']).size().unstack(level=0)

Answer 2

這個怎么樣：

pd.DataFrame([{k[0]: '_'.join(k[1:])} for k in \
   df.groupby(['Colors','Price', 'Style', 'Location']).groups]).fillna('')


    blue    brown   orange  purple  red
0   500_contemporary_near               
1   500_farm_far                
2   762_contemporary_near               
3           650_farm_far            
4                   200_modern_far      
5                   765_contemporary_far        
6                           1100_farm_far   
7                           300_MDM_near    
8                                   250_MDM_far