python - 将 pd.value_counts() 和定义的变量附加到一行数据帧

Question

想出一个简单的例子有点困难，但我希望这是有道理的:我有一个循环，可以生成一个变量 name 和一个像这样的数据帧

name = 'store1'
exampledf = pd.DataFrame({'animal': ['bird', 'bird', 'dog', 'cat', 'cat', 'cat']})

我可以使用exampledf['animal'].value_counts()来获取:

cat     3
bird    2
dog     1

所需的输出是将名称和值计数添加到新的df中，如下所示:

store    cat    bird    dog
store1   3      2       1

然后在下一个循环中说我有

name = 'store2'
exampledf = pd.DataFrame({'animal': ['cat', 'cat', 'bird', 'cat', 'cat', 'bird']})

我希望添加它以获得:

store    cat    bird    dog
store1   3      2       1
store2   4      2       0

我希望这是有道理的!

Answer 1

让我们尝试对其进行矢量化。连接您的 DataFrame，调用 str.get_dummies，然后沿索引求和。

df_list = [exampledf1, exampledf2]
names = [name1, name2]

(pd.concat(df_list, axis=0, keys=names)
   .animal
   .str.get_dummies()
   .sum(level=0)
)

        bird  cat  dog
store1     2    3    1
store2     2    4    0

如果您的数据不是 df_list 和 names 的格式，我强烈建议您找到一种方法来获取它。

<小时/>

另一种方法是在每次循环迭代时调用df.append。我认为这又慢又难看:

df = pd.DataFrame()

for d, n in zip(df_list, names):
    df = df.append(
        d.animal.value_counts().to_frame().T.set_index([[n]])
    )

df
        bird  cat  dog
store1     2    3  1.0
store2     2    4  NaN