按计数聚合，将所有列保留在 Pandas 中

Question

这是一个例子pandas DataFrame:

x = pd.DataFrame({"id": [10, 10, 20, 10, 50, 50], 
                  "name": ["A", "A", "B", "A", "C", "C"]})

我会展示我想做的事情，使用 data.table in R:

x = data.table(id = c(10,10,20,10,50,50), name = c("A", "A", "B", "A", "C", "C"))
x[, .N, by = list(name, id)]

输出：

   name id N

1:    A 10 3
2:    B 20 1
3:    C 50 2

我可以用 Pandas 得到类似的东西，但我不能保留 id 列：

x["name"].value_counts()

returns:

A    3
C    2
B    1
dtype: int64

Answer 1

试试这个来获取由 ['id', 'name'] 标识的每个子组的长度，以及 return 组键作为索引。

x.groupby(['id', 'name'], as_index=True).agg(len)

id  name
10  A       3
20  B       1
50  C       2
dtype: int64

Answer 2

您可以 groupby 在 'name' 和 'id' 上 apply len 功能：

In [232]:
x = pd.DataFrame({"id": [10, 10, 20, 10, 50, 50], 
                  "name": ["A", "A", "B", "A", "C", "C"]})
x.groupby(['id','name']).apply(len)

Out[232]:
id  name
10  A       3
20  B       1
50  C       2
dtype: int64

按计数聚合，将所有列保留在 Pandas 中

Aggregate by count, keep all columns in Pandas

python

r

pandas

data.table