我有以下数据集，我想在其中应用数据透视表。

import pandas as pd<br/>

import numpy as np<br/>

df2 = pd.DataFrame(np.array([

['vishal','2018-2-1' ,'a' ],

['vishal','2018-2-2' , 'n'],

['vishal','2018-2-3' , 'n'],

['ankti','2018-2-1' , 'a'],

['ankti','2018-2-2' , 'n'],

['ankti','2018-2-3' , 'n']]),columns=['name', 'date', 'shift'])

name date shift

vishal 2018-2-1 a

vishal 2018-2-2 n

vishal 2018-2-3 n

ankti 2018-2-1 a

ankti 2018-2-2 n

ankti 2018-2-3 n

我将以下代码应用于上面的数据集（df2变量中的上述数据集存储）

table = pd.pivot_table(df2, values='shift', index=['name'], columns=['data'],aggfunc={'shift':np.sum})

print(table)

现在我得到以下结果

输出：

data 2018-2-1 2018-2-2 2018-2-3

name

ankti a n n

vishal a n n

现在我想要包含额外列的额外列，其中包含n的计数

最终结果应如下所示 ，计数列显示每行中存在的n的计数

data 2018-2-1 2018-2-2 2018-2-3 count

name

ankti a n n 2

vishal a n n 2

注意：如果没有标题的count列也很好。我想在每一行的末尾计数n。

解决办法：使用eq有sum：

table['count'] = table.eq('n').sum(1)

print(table)

date 2018-2-1 2018-2-2 2018-2-3 count

name

ankti a n n 2

vishal a n n 2