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Pandas Dataframeでgroupbyの後に条件付きカウントを行う方法は？

私は次のデータフレームを持っています：

   key1  key2
0    a   one
1    a   two
2    b   one
3    b   two
4    a   one
5    c   two

次に、データフレームをkey1でグループ化し、列key2を値"one"でカウントして、この結果を取得します。

   key1  
0    a   2
1    b   1
2    c   0

私は通常のカウントを取得します：

df.groupby(['key1']).size()

しかし、条件を挿入する方法がわかりません。

私はこのようなことを試しました：

df.groupby(['key1']).apply(df[df['key2'] == 'one'])

しかし、私はこれ以上手に入れることができません。これどうやってするの？

pythonpandasdataframepandas-groupby
18
Sethias

最初に条件を追加する必要があると思います：

#if need also category c with no values of 'one'
df11=df.groupby('key1')['key2'].apply(lambda x: (x=='one').sum()).reset_index(name='count')
print (df11)
  key1  count
0    a      2
1    b      1
2    c      0

または、 categorical をkey1とともに使用すると、sizeによって欠落値が追加されます。

df['key1'] = df['key1'].astype('category')
df1 = df[df['key2'] == 'one'].groupby(['key1']).size().reset_index(name='count') 
print (df1)
  key1  count
0    a      2
1    b      1
2    c      0

すべての組み合わせが必要な場合：

df2 = df.groupby(['key1', 'key2']).size().reset_index(name='count') 
print (df2)
  key1 key2  count
0    a  one      2
1    a  two      1
2    b  one      1
3    b  two      1
4    c  two      1

df3 = df.groupby(['key1', 'key2']).size().unstack(fill_value=0)
print (df3)
key2  one  two
key1          
a       2    1
b       1    1
c       0    1
17
jezrael

Groupbyデータフレームの 'one'の発生を、次のように列 'key2'でカウントできます：df.groupby('key1')['key2'].apply(lambda x: x[x == 'one'].count())

産出

key1
a    2
b    1
c    0
Name: key2, dtype: int64
6
Florian Mutel

オプション1

df.set_index('key1').key2.eq('one').sum(level=0).astype(int).reset_index()

  key1  key2
0    a     2
1    b     1
2    c     0

オプション2

df.key2.eq('one').groupby(df.key1).sum().astype(int).reset_index()

  key1  key2
0    a     2
1    b     1
2    c     0

オプション

f, u = df.key1.factorize()
pd.DataFrame(dict(key1=u, key2=np.bincount(f, df.key2.eq('one')).astype(int)))

  key1  key2
0    a     2
1    b     1
2    c     0

オプション4

pd.crosstab(df.key1, df.key2.eq('one'))[True].rename('key2').reset_index()

  key1  key2
0    a     2
1    b     1
2    c     0

オプション5

pd.get_dummies(df.key1).mul(
   df.key2.eq('one'), 0
).sum().rename_axis('key1').reset_index(name='key2')

  key1  key2
0    a     2
1    b     1
2    c     0
1
piRSquared

これを行うには、キーとunstack（）の両方にgroupby（）を適用します。

df = df.groupby(['key1', 'key2']).size().unstack()
1
Mehdi Golari

最速のソリューションではないかもしれませんが、key2が「one」に等しい場合、1の列で新しいデータフレームを作成できます。

df2 = df.assign(oneCount =
 lambda x: [1 if row.key2 == 'one' else 0 for index, row in x.iterrows()])

  key1 key2  oneCount
0    a  one         1
1    a  two         0
2    b  one         1
3    b  two         0
4    a  one         1
5    c  two         0

そしてそれを集約します。

df3 = df2.groupby('key1').agg({"oneCount":sum}).reset_index()

 key1  oneCount
0    a         2
1    b         1
2    c         0
1
Igor Kołakowski