每天计算实例熊猫数据框

Question

我有一个数据框

df = pd.DataFrame(data=[[1,0],[1,0],[2,0],[2,1]],columns=['day','class'])

而且我想每天统计 1 类的实例。我就是这样用groupby的，

df.groupby(['class','day'])['class'].count()

Out[51]: 
day  class
1    0        2
2    0        1
     1        1
Name: class, dtype: int64

但我也希望在第 1 天第 1 课中没有实例：

Out[51]: 
day  class
1    0        2
     1        0
2    0        1
     1        1
Name: class, dtype: int64

Answer 1

用参数fill_value=0和stack添加unstack：

df = df.groupby(['day','class'])['class'].count().unstack(fill_value=0).stack()
print (df)
day  class
1    0        2
     1        0
2    0        1
     1        1
dtype: int64

Answer 2

使用 pivot_table，即使不如 jezrael 的解决方案优雅：

df['class1'] = df['class']
df = df.pivot_table(index='class', columns='day', values='class1',
                 fill_value=0, aggfunc='count').unstack()

输出：

day  class
1    0        2
     1        0
2    0        1
     1        1

Answer 3

这是一种方法。类别确保当您执行groupby 操作时，每个组合都得到维护。

这是一个更面向数据而不是面向操作的解决方案。

df = pd.DataFrame(data=[[1,0], [1,0], [2,0], [2,1]],
                  columns=['day', 'class'],
                  dtype='category')

df['count'] = 1
res = df.groupby(['class', 'day'], as_index=False)['count'].sum()
res['count'] = res['count'].fillna(0)

#   class day  count
# 0     0   1    2.0
# 1     0   2    1.0
# 2     1   1    0.0
# 3     1   2    1.0