python - 汇总数据集并创建新变量

Question

我有一个按国家、季度、部门、交易类型和值(value)列出单个交易的数据集。我想根据前三个变量对其进行总结，但为其他两个变量创建新列。数据集如下所示:

Country   Quarter   Division    Type    Value
   A         1        Sales      A        50
   A         2        Sales      A       150
   A         3        Sales      B        20
   A         1        Sales      A       250
   A         2        Sales      B        50
   A         3        Sales      B        50
   A         2      Marketing    A        50

现在我想聚合数据以按类型获取交易数量作为一个新变量。按前三个变量分组的交易总数很容易:

df.groupby(['Country', 'Quarter', 'Division'], as_index=False).agg({'Type':'count', 'Value':'sum'})

但是，我希望我的新数据框如下所示:

Country   Quarter   Division    Type_A   Type_B     Value_A   Value_B
   A         1        Sales        2        0         300         0
   A         2        Sales        1        1         150        50
   A         3        Sales        0        2           0        70
   A         2      Marketing      1        0          50         0

我该怎么做？

Answer 1

在 groupby 之后用元组在 agg 函数中为带有聚合函数的新列名指定列，然后按 DataFrame.unstack 整形最后通过 map 将 MultiIndex 转换为列:

df1 = (df.groupby(['Country', 'Quarter', 'Division', 'Type'])['Value']
         .agg([('Type','count'), ('Value','sum')])
         .unstack(fill_value=0))
df1.columns = df1.columns.map('_'.join)
df1 = df1.reset_index()
print (df1)
  Country  Quarter   Division  Type_A  Type_B  Value_A  Value_B
0       A        1      Sales       2       0      300        0
1       A        2  Marketing       1       0       50        0
2       A        2      Sales       1       1      150       50
3       A        3      Sales       0       2        0       70