Pandas 交叉表，但具有来自第三列聚合的值答案

【问题标题】：Pandas crosstab, but with values from aggregation of third columnPandas 交叉表，但具有来自第三列聚合的值
【发布时间】：2016-09-27 22:05:10
【问题描述】：

这是我的问题：

df = pd.DataFrame({'A': ['one', 'one', 'two', 'two', 'one'] ,
                   'B': ['Ar', 'Br', 'Cr', 'Ar','Ar'] ,
                   'C': [1, 0, 0, 1,0 ]})

我想生成类似pd.crosstab 函数的输出，但是列和行交集的值应该来自第三列的聚合：

    Ar,  Br, Cr
one 0.5 0  0
two 1  0  0

例如有两种情况'one'和'Ar'对应'C'列的值为1,0我们将'C'列中的值相加（0+1）并除以中的值个数列'C'，所以我们得到（0 + 1）/ 2 = 0.5。每当组合不存在时，我们（如“Cr”和“one”）我们将其设置为零。有什么想法吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas aggregate

【解决方案1】：

您可以使用pivot_table() 方法，该方法默认使用aggfunc='mean'：

In [46]: df.pivot_table(index='A', columns='B', values='C', fill_value=0)
Out[46]:
B     Ar  Br  Cr
A
one  0.5   0   0
two  1.0   0   0

【讨论】：

您和 piRSquared 都提供了出色的答案！它们都是正确答案，很难决定给谁给出官方答案标签。我把它给了 piRSquared，因为他/她的排名比你的略低。我希望你不介意。
@user1700890，绝对没问题！我也很喜欢他的回答。实际上pivot_table() 在幕后确实做到了这一点（加上一些额外的东西）...... ;)

【解决方案2】：

我喜欢groupby和unstack

df.groupby(['A', 'B']).C.mean().unstack(fill_value=0)

【讨论】：