如何对 Pandas DataFrame 的值进行分组

为了GROUPBY值数，使用groupby()，size()和unstack()熊猫数据帧的方法。首先，创建一个包含 3 列的 DataFrame -

dataFrame = pd.DataFrame({
   'Product Category': ['Computer', 'Mobile Phone', 'Electronics', 'Electronics', 'Computer', 'Mobile Phone'],'Product Name': ['Keyboard', 'Charger', 'SmartTV', 'Camera', 'Graphic Card', 'Earphone'],'Quantity': [10, 50, 10, 20, 25, 50]})

现在，groupby 值使用groupby()方法计数。对于计数，请使用size()和unstack()。该unstack()出栏标签的一个新的水平-

dataFrame = dataFrame.groupby(['Product Category', 'Product Name', 'Quantity']).size().unstack(fill_value=0)

示例

以下是完整的代码 -

import pandas as pd

# create a dataframe with 3 columns
dataFrame = pd.DataFrame({
   'Product Category': ['Computer', 'Mobile Phone', 'Electronics', 'Electronics', 'Computer', 'Mobile Phone'],'Product Name': ['Keyboard', 'Charger', 'SmartTV', 'Camera', 'Graphic Card', 'Earphone'],'Quantity': [10, 50, 10, 20, 25, 50]})

# dataframe
print"Dataframe...\n",dataFrame

# count and unstack
dataFrame = dataFrame.groupby(['Product Category', 'Product Name', 'Quantity']).size().unstack(fill_value=0)

print"\nResultant DataFrame...\n",dataFrame

这将产生以下输出 -

Dataframe...
   Product Category   Product Name   Quantity
0         Computer       Keyboard         10
1     Mobile Phone        Charger         50
2      Electronics        SmartTV         10
3      Electronics         Camera         20
4         Computer   Graphic Card         25
5     Mobile Phone       Earphone         50

Resultant DataFrame...
Quantity                          10   20   25   50
Product Category   Product Name
Computer           Graphic Card   0    0    1    0
                   Keyboard       1    0    0    0
Electronics        Camera         0    1    0    0
                   SmartTV        1    0    0    0
Mobile Phone       Charger        0    0    0    1
                   Earphone       0    0    0    1