我刚开始使用 python (pandas)，现在我有了第一个问题。 我有一个包含以下行名称的数据框:
ID A Class
1 True [0,5]
2 False [0,5]
3 True [5,10]
4 False [10,20]
5 True [0,5]
6 False [10,20]
现在我正在寻找一个很酷的解决方案，在那里我可以做这样的事情:
Class True False
[0,5] 2 1
[5,10] 1 0
[10,20] 0 2
我想计算一个 Class 有多少 True 和 False 有快速解决方案吗？我的 Dataframe 可能有超过 200 万个条目。
请您参考如下方法:
您可以使用 pivot_table做聚合。之后，只需格式化列名和索引以匹配您想要的输出即可。
# Perform the pivot and aggregation.
df = pd.pivot_table(df, index='Class', columns='A', aggfunc='count', fill_value=0)
# Format column names and index to match desired output.
df.columns = [c[1] for c in df.columns]
df.reset_index(inplace=True)
结果输出:
Class False True
0 [0,5] 1 2
1 [10,20] 2 0
2 [5,10] 0 1
编辑:
上述解决方案假定 'Class' 列的元素是字符串。如果它们是列表，您可以执行以下操作:
df['Class'] = df['Class'].map(tuple)
**original solution code here**
df['Class'] = df['Class'].map(list)
