我是熊猫和蟒蛇的新手。
我试图将项目按一列分组，并按组列出数据框中的信息。
我的数据框：
B C D E F
1 Honda USA 2000 Washington New
2 Honda USA 2001 Salt Lake Used
3 Ford Canada 2005 Washington New
4 Toyota USA 2010 Ney York Used
5 Honda USA 2001 Salt Lake Used
6 Honda Canada 2011 Salt Lake Crashed
7 Ford Italy 2014 Rome New
我被列设法组数据帧我B和列表多少C，D，E，F列值的组B。例如，我们看到在列中B有4个Honda我将其分组在一起。然后，我想列出以下信息-USA(3), Canada(1), 2000(1),2001(2), 2011(1), Washington(1), Salt Lake(3), New(1), Used(2), Crashed(1)并对B列中的每个组（汽车品牌）进行相同的操作：
Car Country Year City Condition
1 Honda(4) USA(3) 2000(1) Washington(1) New(1)
Canada(1) 2001(2) Salt Lake(3) Used(2)
2011(1) Crashed(1)
2 Ford(2) Canada(1) 2005(5) Washington(1) New(2)
Italy(1) 2014(1) Rome(1)
...
到目前为止，我已经尝试过：
df.groupby(['B'])
这给了我 <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x11d559080>
在这一点上，我不确定在对column进行分组后应该如何继续向前编码以获得所需的结果B。
谢谢你的建议。
您需要带有自定义函数的lambda函数，以分别处理每个列Series.value_counts，然后将index的值连接到count的值Series：
def f(x):
x = x.value_counts()
y = x.index.astype(str) + '(' + x.astype(str) + ')'
return y.reset_index(drop=True)
df1 = df.groupby(['B']).apply(lambda x: x.apply(f)).reset_index(drop=True)
print (df1)
B C D E F
0 Ford(2) Italy(1) 2014(1) Washington(1) New(2)
1 NaN Canada(1) 2005(1) Rome(1) NaN
2 Honda(4) USA(3) 2001(2) Salt Lake(3) Used(2)
3 NaN Canada(1) 2011(1) Washington(1) Crashed(1)
4 NaN NaN 2000(1) NaN New(1)
5 Toyota(1) USA(1) 2010(1) Ney York(1) Used(1)
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