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我有一个数据框如下:-
,issue_name,doc_id,doc_type,doc_title
0,The App keeps crashing / restarting / hanging,5b519e219b989aaf3db06917,GUIDE,Restart the device
1,The App keeps crashing / restarting / hanging,5b519e219b989aaf3db06917,GUIDE,Restart the device
2,The App keeps crashing / restarting / hanging,5b51a24d9b989aaf3db0691a,GUIDE,Fix the App
3,The App keeps crashing / restarting / hanging,5b51a24d9b989aaf3db0691a,GUIDE,Fix the App
4,The App keeps crashing / restarting / hanging,5b519e219b989aaf3db06917,GUIDE,Restart the device
5,The App keeps crashing / restarting / hanging,5b519e219b989aaf3db06917,GUIDE,Restart the device
当我使用以下代码聚合相同的计数时:-
dfreturns = pd.DataFrame(Guidedocdetails, columns=['issue_name','doc_id','doc_type','doc_title'])
dfreturns.to_csv('ReturnGuideDocDetails.csv')
dfreturnguidecount = dfreturns.groupby(['issue_name','doc_type','doc_title']).agg(['count'])
dfreturnguidecount.to_csv('Return_guideid_counts.csv')
请帮助我了解如何实现同样的目标。
应用以下代码后:-
dfnonreturnguidecount = (dfnonreturns.groupby(['issue_name','doc_type','doc_title'])['issue_name'].count().reset_index(name='count'))
dfnonreturnguidecount.to_csv('NonReturn_guideid_counts.csv')
最佳答案
我认为需要删除列中的 MultiIndex
使用 GroupBy.size
或GroupBy.count
:
returnguidecount = (dfreturns.groupby(['issue_name','doc_type','doc_title'])
.size()
.reset_index(name='count'))
<小时/>
returnguidecount = (dfreturns.groupby(['issue_name','doc_type','doc_title'])['issue_name']
.count()
.reset_index(name='count'))
<小时/>
print (returnguidecount)
issue_name doc_type doc_title \
0 The App keeps crashing / restarting / hanging GUIDE Fix the App
1 The App keeps crashing / restarting / hanging GUIDE Restart the device
count
0 2
1 4
区别在于 count
排除 groupby
之后指定的列中的 NaN 值。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!