【问题标题】:using pandas groupby apply sum & count for two categorical columns based on another categorical column使用 pandas groupby 根据另一个分类列对两个分类列应用 sum & count
【发布时间】:2021-12-12 19:18:14
【问题描述】:

应用 pandas groupby 或 pivot 函数根据另一个分类列为两个分类列应用聚合总和和计数

我需要的输出

组织名称结构技巧

capgemini team_lead python

capgemini 经理 pmp_certified

凯捷分析师 SQL

wipro team_lead python

wipro 经理 pmp_certified

wipro 分析师 SQL

infosys team_lead python

infosys 经理 pmp 认证

infosys 分析师 SQL

wipro 经理 pmp_certifed

wipro 分析师 SQL

wipro 分析师 SQL

wipro 分析师 SQL

wipro 分析师 SQL

capgemini team_lead python

【问题讨论】:

  • 到目前为止你有什么尝试?
  • 请以纯文本形式发布您的代码和数据示例
  • @Patrick,我试过这种方式 df.groupby(['structure','skills']).count()['organization name']
  • @RJAdriaansen 请在上面找到共享文本格式

标签: python pandas group-by pandas-groupby


【解决方案1】:
(
df.value_counts(['orgainzation_name','structure','skills'])
    .reset_index()
    .sort_values(['orgainzation_name','structure','skills'],ascending=[True,False,True])
)

您可以通过操作升序=来控制排序顺序。

【讨论】:

  • 它应该像 wipro 分析师 SQL 5 ,capgemini 分析师 SQL 3 Infosys 分析师 SQL 2 一样按顺序排列
  • 像分析师 SQL 应该按 [wipro,Capgemini,Infosys] 排序,team_lead python 按 [wipro,Capgemini,Infosys] 排序
猜你喜欢
  • 2016-09-28
  • 1970-01-01
  • 2023-01-05
  • 2015-10-29
  • 2019-02-25
  • 1970-01-01
  • 2017-06-22
  • 2014-01-20
  • 1970-01-01
相关资源
最近更新 更多