我有一个数据框,如下所示:
col1 = ['a','b','c','a','c','a','b','c','a']
col2 = [1,1,0,1,1,0,1,1,0]
df2 = pd.DataFrame(zip(col1,col2),columns=['name','count'])
name count
0 a 1
1 b 1
2 c 0
3 a 1
4 c 1
5 a 0
6 b 1
7 c 1
8 a 0
我试图计算与“名称”列中每个元素相对应的0和1的数量。因此,预期输出如下所示:
name zero_count one_count
a 2 2
b 0 2
c 1 2
到目前为止,我尝试了许多方案,其中一种看起来很有希望的方案是:
ser = df2.groupby(['name','count']).size().to_frame().reset_index()
ser
name count 0
0 a 0 2
1 a 1 2
2 b 1 2
3 c 0 1
4 c 1 2
我已经跌到了谷底。无法解决这个问题。你能帮我么。
尝试 crosstab
pd.crosstab(df2['name'], df2['count'])
Out[40]:
count 0 1
name
a 2 2
b 0 2
c 1 2
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