在熊猫中过滤、分组和计数？答案

【问题标题】：Filter , group by and count in pandas?在熊猫中过滤、分组和计数？
【发布时间】：2019-01-13 15:07:48
【问题描述】：

TSV 文件包含一些用户事件数据：

user_uid category event_type
"11"      "like"   "post"
"33"      "share"  "status"
"11"      "like"   "post"
"42"      "share"  "post"

获取每个类别和每个 user_id 的 post 事件数量的最佳方法是什么？

我们应该显示以下输出：

user_uid category count
"11"     "like"    2
"42"     "share"   1

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dataset

【解决方案1】：

清理所有尾随空格，以便正确分组。过滤你的DataFrame，然后申请groupby + size

df['category'] = df.category.str.strip()
df['user_uid'] = df.user_uid.str.strip()
df[df.event_type == 'post'].groupby(['user_uid', 'category']).size()

输出：

user_uid  category
11        like        2
42        share       1
dtype: int64

【讨论】：

你试过了吗？因为结果不是你在答案中写的。
@AhmedGamal 是的，df = pd.read_clipboard() 后跟我的代码给了我答案。你的答案有何不同？
解决方案应该按预期工作。很好奇所以自己尝试了一下，它确实给出了预期的结果df=pd.DataFrame({'user_uid':['11','22','11','42'],'category':["like","share","like","share"],'event_type':["post","status","post","post"]}) df[df.event_type == 'post'].groupby(['user_uid', 'category']).size()
@AhmedGamal 我不确定unique 的输出如何，因为根据定义必须对数组进行重复数据删除，并且这些值看起来是重复的。但是您似乎对周围的空白有疑问。为 category 和 user_id 变量尝试 df['category'] = df.category.str.strip()。
我知道了，我认为类别有一些空格，现在可以使用