Pandas Groupby:如何获取不同的列值

scipio1551

试图在分组后获得不同的列值;但是获得总和groupby会降低对象区分并失去列的前导零

df = pd.read_csv(“ trial.txt”,sep ='|',converters = {'zip':str},keep_default_na = True,low_memory = False)

数据:

Emp State   Zip      Jan feb mar 

Int  NY    11111      1   0   1

int  NY    11111      1   1   0

int  NC    09999      2   2   0

int  ON    NH443     2   2   2

df2 = df.groupby("Zip").count()

zip的df2我的zip = 11111的输出我将在所有12个月的输出中显示2 22。如果我希望2 1 1和zip 09999显示为9999。

没有得到不同的列值的分组怎么了?考虑非空值(不存在空值)。列值仅为(0,1,2)

亚力山大

count返回每个组的计数,不包括缺失值。这意味着零值也将包括在计数中。若要仅对正值计数,可以应用一个lambda函数,该函数求和大于零的值。

>>> df.groupby('Zip')[['Jan', 'feb', 'mar']].apply(lambda x: x.gt(0).sum())
       Jan  feb  mar
Zip                 
09999    1    1    0
11111    2    1    1
NH443    1    1    1

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