Python Pandas:带有aggfunc的数据透视表=计数唯一唯一
df2 = pd.DataFrame({'X' : ['X1', 'X1', 'X1', 'X1'], 'Y' : ['Y2','Y1','Y1','Y1'], 'Z' : ['Z3','Z1','Z1','Z2']}) X Y Z
0 X1 Y2 Z3
1 X1 Y1 Z1
2 X1 Y1 Z1
3 X1 Y1 Z2
g=df2.groupby('X')
pd.pivot_table(g, values='X', rows='Y', cols='Z', margins=False, aggfunc='count')
追溯(最近一次呼叫最近):… AttributeError:“索引”对象没有属性“索引”
如何获得一个数据透视表,其中包含一个DataFrame列与其他两个列 的 ?
是否有aggfunc
独特的计数?我应该使用np.bincount()
吗?
注意 我知道“系列”,values_counts()
但是我需要一个数据透视表。
编辑:输出应为:
Z Z1 Z2 Z3Y
Y1 1 1 NaN
Y2 NaN NaN 1
回答:
你的意思是这样吗?
In [39]: df2.pivot_table(values='X', rows='Y', cols='Z', aggfunc=lambda x: len(x.unique()))
Out[39]:
Z Z1 Z2 Z3
Y
Y1 1 1 NaN
Y2 NaN NaN 1
请注意,使用len
假设您NA
的DataFrame中没有。您可以做x.value_counts().count()
,len(x.dropna().unique())
否则可以。
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