Python Pandas：如何使用 groupby 选项获取列中每个值的计数

发布于03月09日

这是我得到的数据帧:

data = {'Year' : [2021, 2021, 2021, 2022, 2022, 2022], 
        'Class':['A', 'A', 'B', 'A', 'C', 'C'], 
        'Animal':['dog|cat|bird', 'cat|dog', 'tiger|dog', 'cat|bird', 'dog|cat|rabbit', 'rabbit|dog|tiger',]}
df = pd.DataFrame(data)

所以df看起来像:

Year	Class	Animal
2021	A	dog\|cat\|bird
2021	A	cat\|dog
2021	B	tiger\|dog
2022	A	cat\|bird
2022	C	dog\|cat\|rabbit
2022	C	rabbit\|dog\|tiger

我想做的是计算每一年和每一节课上每种动物的数量.例如，我想获得以下数据帧:

Year	Class	Animal	Count
2021	A	dog	2
2021	A	cat	2
2021	A	bird	1
2021	B	tiger	1
2021	B	dog	1
2022	A	cat	1
2022	A	bird	1
2022	C	dog	2
2022	C	cat	1
2022	C	rabbit	2
2022	C	tiger	1

有人对实现这一目标有什么建议吗？我会非常感激的.

推荐答案

您可以使用一行程序来实现这一点:

(df.assign(Animal=df['Animal'].str.split('|'))     # Create a list using split
  .explode('Animal')                               # Expand that list it rows using explode
  .value_counts(sort=False)                        # Use pd.DataFrame.value_counts 
  .rename('Count')                                 # Rename series
  .reset_index())                                  # Reset to a dataframe

输出:

    Year Class  Animal  Count
0   2021     A    bird      1
1   2021     A     cat      2
2   2021     A     dog      2
3   2021     B     dog      1
4   2021     B   tiger      1
5   2022     A    bird      1
6   2022     A     cat      1
7   2022     C     cat      1
8   2022     C     dog      2
9   2022     C  rabbit      2
10  2022     C   tiger      1