我有一个数据框：
- event,result
- 1, 0
- 1, 1
- -1, 1
- -1, -1
- -1, -1
现在我想按事件和结果进行汇总，以查看事件等于 3 个结果之一的次数：(-1, 0, 1)。
我已经尝试使用该groupby功能，但不知何故我只得到所需解决方案的一半。
groupby('event').count()
方法 1 - 两列上的 Groupby
一种方法是添加一个额外的列，以便您可以对感兴趣的两列进行分组：
df.assign(cnt=1).groupby(['event','result']).count()
这将创建一个新的虚拟列，以便您可以在event和result列上使用 groupby 。此添加的列提供count()要聚合的方法值。
输出是：
cnt
event result
-1 -1 2
1 1
1 0 1
1 1
方法 2 - crosstab()
另一种方法是使用 pandascrosstab()函数：
pd.crosstab(df.event, df.result).stack()
这将为指定的两列创建一个交叉表。该stack()方法会移动数据，以便每行有一个结果。
此命令返回一个系列：
event result
-1 -1 2
0 0
1 1
1 -1 0
0 1
1 1
dtype: int64
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