Python - 按列上的多個條件分組

Question

我有以下示例數據框：

data = {'ref':['1', '2', '3', '4', '5'],
        'checked':[True, True, True, False, True],
        'rag':['r', 'r', 'g', 'a', 'r'],
        'group':['high', 'low', 'high', 'medium', 'high']}

dataframe = pd.DataFrame(data)

我想group並在滿足某些條件的情況下進行一些條件計數，因此我得到以下信息：

我n按group並按以下方式進行操作：

df = dataframe.groupby(['group']).agg(
         n=('ref', 'count')
        ).reset_index()

但我也在努力計算每個組的次數：

• 檢查=真
• 抹布 = g
• 抹布=一個
• 抹布 = r

任何幫助將非常感激！

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編輯：將 True/False 字符串更改為 Boolean

Answer 1

你有一些挑戰。

例如，您的 True/False 是字符串，因此您應該將它們初始化為布爾值並在聚合期間使用sum或轉換為布爾值。

要計算破布，使用pandas.crosstab並加入它更容易，同時您仍然將組作為索引。

df = (dataframe
      .groupby(['group'])
      .agg(**{'n': ('ref', 'count'),
              'checked=True': ('checked', lambda s: s.eq('True').sum()),
           })
      .join(pd.crosstab(dataframe['group'], dataframe['rag'])
              .add_prefix('rag=')
           )
      .reset_index()
     )

輸出：

    group  n  checked=True  rag=a  rag=g  rag=r
0    high  3             3      0      1      2
1     low  1             1      0      0      1
2  medium  1             0      1      0      0

Answer 2

您可以在已checked和rag列上分別嘗試pivot_table

n = df.groupby(['group']).agg(n=('ref', 'count'))

dfs = []
for column in ['checked', 'rag']:
    df_ = (df.pivot_table(index='group', columns=[column], values='ref',
                          aggfunc='count', fill_value=0)
          .rename(columns=lambda col: f'{column}={col}')
          .rename_axis(None, axis=1))
    dfs.append(df_)
df = pd.concat(dfs, axis=1).drop('checked=False', axis=1)

print(n.join(df))

        n  checked=True  rag=a  rag=g  rag=r
group
high    3             3      0      1      2
low     1             1      0      0      1
medium  1             0      1      0      0

Answer 3

您的數據示例存在問題：

data = {'ref':['1', '2', '3', '4', '5'],
        'checked':[True, True, True, False, True],
        'rag':['r', 'r', 'g', 'a', 'r'],
        'group':['high', 'low', 'high', 'medium', 'high']}

df = pd.DataFrame(data)

對於checked的列，您應該在不帶引號的情況下將值輸入為True/False 。 否則，python 會將True'/'Fasle'為string 。

這里的想法是兩個步驟：（1）您將iteration與groupby一起使用。 (2) 然后將它們merge / concat到 1 個表中：

# Create empty table
table = pd.DataFrame()

# List of column you want to iterate:
col_iter = ['checked', 'rag']

# Iterate:
for col in col_iter:
    # Obtain unique values in each col used
    uni = df[col].unique()
    
    # Iterate for each unique value in col.
    # Set tem var
    # Concat tem to table
    for val in uni:
        tem = df.groupby('group').apply(lambda g: (g[col]==val).sum())
        table = pd.concat([table, tem], axis=1).rename(columns={0:f'{col}={val}'})