按多列值的计数进行数据透视 - pandas
创始人
2024-10-14 05:00:47
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下面是一个示例代码,演示如何使用 pandas 进行多列值的计数数据透视:

import pandas as pd

# 创建示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'John', 'John'],
        'City': ['London', 'Paris', 'London', 'Paris', 'London', 'Paris'],
        'Age': [25, 30, 35, 40, 45, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 pivot_table 方法进行数据透视
pivot_table = pd.pivot_table(df, index=['Name', 'City'], aggfunc='count')

# 打印结果
print(pivot_table)

输出结果如下:

           Age
Name City     
John London   1
     Paris    2
Nick Paris    1
Tom  London   1
     Paris    1

上述代码通过 pivot_table 方法对 df 数据框进行数据透视。index 参数指定了要进行分组的列,这里选择了 NameCity 列。aggfunc 参数指定了聚合函数,这里选择了 count,表示计数。最后将结果打印出来。

可以看到,输出结果中的 Age 列显示了每个姓名和城市组合的计数结果。

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