python pandas 简单数据透视表总和计数

Question

我正在尝试找出对我的数据进行简单透视的最佳方法:

import pandas    
dfn = pandas.DataFrame({
    "A" : [ 'aaa', 'bbb', 'aaa', 'bbb' ],
    "B" : [     1,    10,     2,   30  ],
    "C" : [     2,     0,     3,   20  ] })

我想要的输出是一个数据帧，按 A 分组，对 B 和 C 的值求和和计数，以及名称必须完全是 (Sum_B, Sum_C, Count)，如下所示:

A   Sum_B  Sum_C  Count
aaa    3      5       2
bbb   50     20       2

最快的方法是什么？

Answer 1

你可以使用.agg()功能:

In [227]: dfn.groupby('A').agg({'B':sum, 'C':sum, 'A':'count'}).rename(columns={'A':'count'})
Out[227]:
      B  count   C
A
aaa   3      2   5
bbb  40      2  20

或使用reset_index():

In [239]: dfn.groupby('A').agg({'B':sum, 'C':sum, 'A':'count'}).rename(columns={'A':'count'}).reset_index()
Out[239]:
     A   B  count   C
0  aaa   3      2   5
1  bbb  40      2  20

PS 这是一个link @evan54 提供的示例