df.groupby一列，计算另一列中的值

啊啊啊啊啊吖

2019-01-24 阅读量: 2498

我有一个这种格式的数据框（有更多的行，数百个不同的值col2）：

dftest = pd.DataFrame(

{'col1': ['black', 'black', 'brown', 'black', 'green', 'red', 'black', 'black'],

'col2': ['cat', 'cat', 'dog', 'dog', 'snake', 'snake', 'bird', 'bird']})

我知道我可以将所有动物条目col2组合在一起

grouped = dftest.groupby('col2')

我想用groupeddf计算颜色col1组合，按照值中的值分组col2。

例如，无论是cat和bird分组具有black/black的col1，所以black/black = 2。只有蛇有red/green，所以red/green = 1。期望的输出：

black/black = 2

black/brown = 1

green/red = 1

18.2455

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啊啊啊啊啊吖

2019-01-24

可以分组'col2'并使用它'/'.join(sorted(x))来获取可能的颜色组合。在'/'.join(sorted(x))将一个组中的所有值，并且将它们连接在一起成一个字符串。因此，如果'black'并且'white'在一个组中，它将它们一起加入到字符串中'black/white'。此外，我对值进行排序，因此无法进入'black/white'一个组，而'white/black'在另一个组中。此lambda函数适用于每个组。然后用于Counter在字典中存储计数。

from collections import Counter

Counter(dftest.groupby('col2')['col1'].apply(lambda x: '/'.join(sorted(x))))

输出：

{'black/black': 2, 'black/brown': 1, 'green/red': 1}

或者，可以使用value_counts而不是使用Counter。它将输出一系列：

dftest.groupby('col2')['col1'].apply(lambda x: '/'.join(sorted(x))).value_counts()

输出：

black/black 2

green/red 1

black/brown 1

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