使用Pandas中的不同列进行聚合分组

Question

在pandas中有一个包含ID和交付天数的数据框（例如，每周7天）：

我想使用groupby（）pandas函数并创建以下内容 - 每天创建7个不同的列（例如，delivery_day_1，delivery_day_2等），并根据数据框中的ID计算出现的分组数。怎么能这样做？

感谢。

Answer 1

我认为您首先需要groupby + size + unstack或crosstab进行重塑。

然后，如有必要，请在reindex_axis和最后add_prefix之间添加遗失的weekday：

样品：

df = pd.DataFrame({'subscription_id':[1,2,3,1], 'delivery_weekday':[1,1,2,1]})

print (df)
   delivery_weekday  subscription_id
0                 1                1
1                 1                2
2                 2                3
3                 1                1

df = df.groupby(['subscription_id','delivery_weekday']) \
       .size() \
       .unstack(fill_value=0) \
       .reindex_axis(range(1,8), fill_value=0, axis=1) \
       .add_prefix('delivery_day_')

print (df)
delivery_weekday  delivery_day_1  delivery_day_2  delivery_day_3  \
subscription_id                                                    
1                              2               0               0   
2                              1               0               0   
3                              0               1               0   

delivery_weekday  delivery_day_4  delivery_day_5  delivery_day_6  \
subscription_id                                                    
1                              0               0               0   
2                              0               0               0   
3                              0               0               0   

delivery_weekday  delivery_day_7  
subscription_id                   
1                              0  
2                              0  
3                              0  

df = pd.crosstab(df['subscription_id'],df['delivery_weekday']) \
       .reindex_axis(range(1,8), fill_value=0, axis=1) \
       .add_prefix('delivery_day_')
print (df)

delivery_weekday  delivery_day_1  delivery_day_2  delivery_day_3  \
subscription_id                                                    
1                              2               0               0   
2                              1               0               0   
3                              0               1               0   

delivery_weekday  delivery_day_4  delivery_day_5  delivery_day_6  \
subscription_id                                                    
1                              0               0               0   
2                              0               0               0   
3                              0               0               0   

delivery_weekday  delivery_day_7  
subscription_id                   
1                              0  
2                              0  
3                              0