透视一个没有数字列的两列数据框进行聚合答案

【问题标题】：Pivot a Two Column DataFrame With No Numeric Column To Aggregate On透视一个没有数字列的两列数据框进行聚合
【发布时间】：2021-07-24 04:53:11
【问题描述】：

我有一个输入如下的数据框：

df1 = pd.DataFrame(
     {'StoreId':
           [244, 391, 246, 246, 130, 130] , 'PackageStatus': ['IN TRANSIT','IN TRANSIT','IN TRANSIT', 'IN TRANSIT','IN TRANSIT','COLLECTED',]}   
    )

        StoreId     PackageStatus
0           244        IN TRANSIT
1           391        IN TRANSIT
2           246        IN TRANSIT
3           246        IN TRANSIT
4           130        IN TRANSIT
5           130        COLLECTED

我期望的输出看起来像这样，包状态旋转到列并且它们的计数变成值：

StoreId     IN TRANSIT       COLLECTED
244         1                0
391         1                0
246         2                0 
130         1                1

我遇到的所有示例都带有第三个数字列，其中完成了一些聚合（总和、平均值、平均值等）。

当我尝试时

 df1.pivot_table(index='StoreId',values='PackageStatus', aggfunc='count')

我得到以下信息：

              PackageStatus
StoreId               
130                       2
244                       1
246                       2
391                       1

在我的情况下，我需要一个简单的转置/旋转计数。如何做到这一点？谢谢。

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas dataframe pivot-table

【解决方案1】：

使用columns="PackageStatus"参数：

print(
    df1.pivot_table(
        index="StoreId", columns="PackageStatus", aggfunc="size", fill_value=0
    )
)

打印：

PackageStatus  COLLECTED  IN TRANSIT
StoreId                             
130                    1           1
244                    0           1
246                    0           2
391                    0           1

.reset_index():

print(
    df1.pivot_table(
        index="StoreId", columns="PackageStatus", aggfunc="size", fill_value=0
    )
    .reset_index()
    .rename_axis("", axis=1)
)

打印：

   StoreId  COLLECTED  IN TRANSIT
0      130          1           1
1      244          0           1
2      246          0           2
3      391          0           1

【讨论】：

.reset_index() 的解决方案正是我想要的。感谢您的极快响应。难以置信的快。
您能否帮助理解rename_axis() 在此示例中的作用？
@FMFF 如果没有.rename_axis()，您将在索引上显示文本“PackageStatus”。使用.rename_axis("", axis=1) 我只是清除它（如果你愿意，你可以省略这一步）。
不，这正是我想要的。我会保留它。再次感谢您。