python - 是否有一个函数(或更好的方法)使用 Pandas 中具有相似值的两列来聚合计数值的数量？

Question

如图所示，

• 其中两列具有相同类型的数据。
• Type1 是 Pokemon 的主要类型，type2 是 Pokemon 的次要类型。
• 相同类型如草、地面、毒可以出现在类型1中列以及typ2列
• 例如，第一行ground是type1，但对于第二行和第三行地面是type2

现在，我想做的是获取所有具有相同类型的神奇宝贝无论是type1还是type2，例如，这里地面数为5，毒药数为4，依此类推(即使类型 2 中出现 4 个接地，类型 1 中出现 1 个接地)

type2_count = {}
type_count = {}
for i in type1:
    type_count[i]=type_count.get(i,0)+1
for i in type2:
    type_count[i]=type_count.get(i,0)+1
print(type_count)

我期望每种类型的神奇宝贝的数量(无论类型 1 或类型 2)

Answer 1

IIUC，你可以使用

# with numpy
type_counts = np.hstack(df[['type1', 'type2']].values)
type_counts  = dict(zip(*np.unique(type_counts , return_counts=True)))
print(type_counts)

# using pandas
print(df['type1'].append(df['type2']).value_counts().to_dict())

{'ground': 5, 'poison': 5, ....}