python dataframe两列相乘_python – 计算两个Dataframe列之间的组合

我想重新格式化一个数据帧,以便显示两列组合的计数.这是一个示例数据帧：

my_df = pd.DataFrame({'a': ['first', 'second', 'first', 'first', 'third', 'first'],

'b': ['foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'baz', 'baz'],

'c': ['do', 're', 'mi', 'do', 're', 'mi'],

'e': ['this', 'this', 'that', 'this', 'those', 'this']})

看起来像这样：

a b c e

0 first foo do this

1 second foo re this

2 first bar mi that

3 first bar do this

4 third baz re those

5 first baz mi this

我希望它创建一个新的数据框,计算列a和c之间的组合,如下所示：

c do mi re

a

first 2.0 2.0 NaN

second NaN NaN 1.0

third NaN NaN 1.0

如果我将values参数设置为等于其他列,我可以使用pivot_table执行此操作：

my_pivot_count1 = my_df.pivot_table(values='b', index='a', columns='c', aggfunc='count')

这样的问题是列’b’可能在其中具有nan值,在这种情况下,该组合将不被计算.例如,如果my_df看起来像这样：

a b c e

0 first foo do this

1 second foo re this

2 first bar mi that

3 first bar do this

4 third baz re those

5 first NaN mi this

我对my_df.pivot_table的调用给出了：

first 2.0 1.0 NaN

second NaN NaN 1.0

third NaN NaN 1.0

我现在通过将values参数设置为我引入my_df的新列来使用b作为值参数,保证使用my_df [‘count’] = 1或my_df.reset_index(),但有没有办法得到我想要的东西,而不必添加一列,只使用列a和c？

解决方法:

pandas.crosstab有一个dropna参数,默认设置为True,但在你的情况下你可以传递False：

pd.crosstab(df['a'], df['c'], dropna=False)

# c do mi re

# a

# first 2 2 0

# second 0 0 1

# third 0 0 1

标签：python,pandas,pivot,pivot-table

来源： https://codeday.me/bug/20190627/1305088.html