按列分组并将另一列的值传播到其他列答案

【问题标题】：Group by column and Spread values of another Column into other Columns按列分组并将另一列的值传播到其他列
【发布时间】：2020-10-15 23:50:54
【问题描述】：

我有当前的数据框，我正在尝试按Name 分组并将weight 的值传播到列中，并在每次出现时进行计数。谢谢！

df = pd.DataFrame({'Name':['John','Paul','Darren','John','Darren'],
'Weight':['Average','Below Average','Above Average','Average','Above Average']})

期望的输出：

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

试试pandas crosstab：

pd.crosstab(df.Name, df.Weight)

Weight  Above Average   Average Below Average
Name            
John           0           2        0
Paul           0           0        1
Darren         2           0        0

【讨论】：

aaah...我再也不会忘记pd.crosstab :) +1

【解决方案2】：

使用 groupby 和 unstack：

    df = pd.DataFrame({'Name':['John','Paul','Darren','John','Darren'],
'Weight':['Average','Below Average','Above Average','Average','Above Average']})
df = df.groupby(['Name', 'Weight'])['Weight'].count().unstack(1).fillna(0).astype(int).reset_index()
df = df.rename_axis('', axis=1).set_index('Name')
df
Out[1]: 
        Above Average  Average  Below Average
Name                                         
Darren              2        0              0
John                0        2              0
Paul                0        0              1

【讨论】：

最后使用 .fillna(0) 得到想要的结果。
@adhg 是的，我还包括了.reset_index()。谢谢。
@DavidErickson 您的结果中的“重量”是什么？它不是列标题的一部分吗？
权重是指数。随着 unstack 的工作原理和 reset index 的工作原理，它看起来像什么。您可以更改索引的名称。如果您使用to_csv 或to_excel 将文件发送到excel 并传递index=False，则将被忽略。
是否可以将“权重”索引完全重置为默认索引？

【解决方案3】：

使用get dummies 在这里实现你所需要的

pd.get_dummies(df.set_index('Name'), dummy_na=False,prefix=[None]).groupby('Name').sum()
 

         Above Average  Average  Below Average
Name                                         
Darren              2        0              0
John                0        2              0
Paul                0        0              1

【讨论】：