按两列分组并计算 Pandas 中每个组合的出现次数答案

【问题标题】：Group by two columns and count the occurrences of each combination in Pandas按两列分组并计算 Pandas 中每个组合的出现次数
【发布时间】：2016-12-20 08:37:50
【问题描述】：

我有以下数据框：

data = pd.DataFrame({'user_id' : ['a1', 'a1', 'a1', 'a2','a2','a2','a3','a3','a3'], 'product_id' : ['p1','p1','p2','p1','p1','p1','p2','p2','p3']})

product_id  user_id
    p1       a1
    p1       a1
    p2       a1
    p1       a2
    p1       a2
    p1       a2
    p2       a3
    p2       a3
    p3       a3

在实际情况下可能还有其他一些列，但我需要做的是按 product_id 和 user_id 列按数据框分组，并计算每个组合的数量并将其作为新列添加到新的 dat 框架中

输出应该是这样的：

user_id product_id  count
a1       p1            2
a1       p2            1
a2       p1            3
a3       p2            2
a3       p3            1

我已经尝试了以下代码：

grouped=data.groupby(['user_id','product_id']).count()

但结果是：

user_id product_id
 a1       p1
          p2
 a2       p1
 a3       p2
          p3

实际上对我来说最重要的是有一个包含出现次数的列名计数，我需要稍后使用该列。

【问题讨论】：

Python: get a frequency count based on two columns (variables) in pandas dataframe的可能重复

标签： python pandas dataframe data-analysis

【解决方案1】：

也许这就是你想要的？

>>> data = pd.DataFrame({'user_id' : ['a1', 'a1', 'a1', 'a2','a2','a2','a3','a3','a3'], 'product_id' : ['p1','p1','p2','p1','p1','p1','p2','p2','p3']})
>>> count_series = data.groupby(['user_id', 'product_id']).size()
>>> count_series
user_id  product_id
a1       p1            2
         p2            1
a2       p1            3
a3       p2            2
         p3            1
dtype: int64
>>> new_df = count_series.to_frame(name = 'size').reset_index()
>>> new_df
  user_id product_id  size
0      a1         p1     2
1      a1         p2     1
2      a2         p1     3
3      a3         p2     2
4      a3         p3     1
>>> new_df['size']
0    2
1    1
2    3
3    2
4    1
Name: size, dtype: int64

【讨论】：

是的，非常接近，但是我怎样才能将它们放在一个新的数据框中，尤其是那些大小数字作为列名，例如“大小”？
实际上我有 R 背景，使用 dplyr summaries 和 count() 可以轻松完成此任务

【解决方案2】：

在 Pandas 1.1.0 中，您可以将方法 value_counts 与 DataFrames 一起使用：

df.value_counts()

输出：

product_id  user_id
p1          a2         3
p2          a3         2
p1          a1         2
p3          a3         1
p2          a1         1

如果你需要一个 DataFrame：

df.value_counts().to_frame('counts').reset_index()

输出：

  product_id user_id  counts
0         p1      a2       3
1         p2      a3       2
2         p1      a1       2
3         p3      a3       1
4         p2      a1       1

【讨论】：

【解决方案3】：

如果您想创建另一个合并结果的列，请在 @Nehal 的回复上做一点：

您可以组合 product_id 和 size 列：

new_df['combo'] = new_df['product_id'].map(str) + '(' + new_df['size'].map(str) +')'

...然后再次使用 groupby 按 'user_id' 组织该列

new_df['combo'].astype(str).groupby(new_df['userid']).agg(['size',', '.join])

【讨论】：