如果組中不存在，如何用 0 計算組內的值類型？

Question

我有一個數據框：

id   value_type
1       b
1       a
1       a
2       a
3       a
3       b

如果組中不存在，我想用 0 計算組中的值類型。因此所需的結果是：

id   value_type       cnt
1       b             1
1       a             2
2       a             1
2       b             0
3       a             1
3       b             1

我怎么能那樣做？ 我嘗試了 groupby().size() 但如果它在組中不存在則不計為 0

Answer 1

嘗試.pivot_table然后.stack ：

x = (
    df.pivot_table(
        index="id", columns="value_type", aggfunc="size", fill_value=0
    )
    .stack()
    .reset_index(name="cnt")
)
print(x)

印刷：

   id value_type  cnt
0   1          a    2
1   1          b    1
2   2          a    1
3   2          b    0
4   3          a    1
5   3          b    1

Answer 2

檢查以下代碼：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col1':[1,1,1,2,3,3],'col2':['b','a','a','a','a','b']})

df_col1 = df[['col1']].drop_duplicates().assign(join_col = 1)

df_col2 = df[['col2']].drop_duplicates().assign(join_col = 1)

full_df = pd.merge(df_col1, df_col2,left_on='join_col', right_on='join_col').drop('join_col', axis=1)

final_df = pd.merge(full_df, df.assign(col3=df.col2), left_on=['col1','col2'], right_on=['col1','col2'], how='left').\
fillna(0)

final_df['count'] = np.where(final_df['col3']!=0,1, 0)

final_df.groupby(['col1','col2']).agg({'count':'sum'}).reset_index().sort_values(['col1','count'])

輸出：