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Here是一个引用，我已经找到了做类似的操作但不准确。
我拥有的是:
后面的数据框。格式:
Tweets Classified FreqWord
calm director day science meetings nasal talk cutting edge remote sensing research drought veg fluorescence calm love Positive drought
love thought drought Positive drought
reign mother kerr funny none tried make come back drought Positive drought
wonder could help thai market b post reuters drought devastates south europe crops Negative drought
wonder could help thai market b post reuters drought devastates south europe crops Negative crops
wonder could help thai market b post reuters drought devastates south europe crops Negative crops
wonder could help thai market b post reuters drought devastates south europe crops Negative business
every child safe drinking water thank uk aid providing suppo ensure children rights drought Positive drought
every child safe drinking water thank uk aid providing suppo ensure children rights drought Positive water
我需要的是:
数据透视表中的数据框，其中索引为 Classified，列为 FreqWord，值需要为推文出现次数，分类为该常用词。简而言之，类似于 foll。
Classified drought crops business water
Positive 5 0 0 1
Negative 1 2 1 0
另请注意
对于这个数据集，我有更多的“常用词”和“分类”
最佳答案
你可以这样做:
pd.crosstab(df.Classified, df.FreqWord)
输出
FreqWord business crops drought water
Classified
Negative 1 2 1 0
Positive 0 0 4 1
或者get_dummies:
df_out = pd.get_dummies(df[['Classified','FreqWord']], columns=['FreqWord'])\
.set_index('Classified').sum(level=0)
df_out.columns = df_out.columns.str.split('_').str[1]
输出:
business crops drought water
Classified
Positive 0 0 4 1
Negative 1 2 1 0
而且，如果您愿意，可以重置_index:
df_out.reset_index()
Classified business crops drought water
0 Positive 0 0 4 1
1 Negative 1 2 1 0
关于python - 将 Pandas 数据框中的 2 个类别的值计入数据透视表，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/49857432/
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