使用 Pandas 从多维数据中分组答案

【问题标题】：Group by from multidimensional data using Pandas使用 Pandas 从多维数据中分组
【发布时间】：2021-12-02 02:30:27
【问题描述】：

当我需要按“party_b”分组数据帧并计算“usage_type”为“SMSMT”或“MOC”的次数时，我遇到了一个问题。

数据集：


list = [{
    '_score': 1.220763,
    '_source': {'response_id': '8801756091550_1633620760',
     'usage_type': 'SMSMT',
     'party_b': '8801810107222',
     'party_a': '8801756091550',
     'additionalProperties': {},
     'event_time': '20211007093240'}},
   {'_score': 1.220763,
    '_source': {'response_id': '8801756091550_1633625609',
     'usage_type': 'MOC',
     'party_b': '8801736636044',
     'party_a': '8801756091550',
     'partya_original': None,
     'additionalProperties': {},
     'event_time': '20211007105329'}},
   {'_score': 1.220763,
    '_source': {'response_id': '8801756091550_1633625851',
     'usage_type': 'MOC',
     'party_b': '8801777701826',
     'party_a': '8801756091550',
     'partya_original': None,
     'additionalProperties': {},
     'event_time': '20211007105731'}},
   {'_score': 1.220763,
    '_source': {'response_id': '8801756091550_1633626326',
     'usage_type': 'SMSMO',
     'party_b': '8801736636044',
     'party_a': '8801756091550',
     'partya_original': None,
     'additionalProperties': {},
     'event_time': '20211007110526'}}]```
Desired output:
'party_b' -> SMSMT(how many times comes) ->MOC(how many times comes) -> SMSMO(how many times comes)

How should I achieve this?

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas group-by pandas-groupby

【解决方案1】：

用途：

df = pd.DataFrame(data=data)
count = df['_source'].apply(pd.Series).groupby('usage_type').size()

输出：

usage_type
MOC      2
SMSMO    1
SMSMT    1

【讨论】：

先生，非常感谢...但是我需要party_b 的答案。例如，对于 '8801736636044' MOC 2 SMSMO 1 SMSMT 1 for '8801777701826' MOC 2 SMSMO 1 SMSMT 1 我的数据集非常大。所以我需要这种方式。
您可以尝试使用groupby(['party_b', 'usage_type'])