python - reshape 表格以获得每个唯一值的频率

Question

我有时间索引数据:

df2 = pd.DataFrame({ 'day': pd.Series([date(2012, 1, 1), date(2012, 1, 3), date(2012, 1, 5)]), 'a' : pd.Series(['A', 'B', 'C']),
                   'b': pd.Series(['C', 'E', 'C']), 'c': pd.Series(['E', 'F', 'A']), 'd': pd.Series(['B', np.nan, 'E'])})
df2 = df2.set_index('day')
df2

            a   b   c   d
day         
2012-01-01  A   C   E   B 
2012-01-03  B   E   F   NaN
2012-01-05  C   C   A   E

reshape 表格以获得每个唯一值每天出现的频率的最佳方法是什么？

例如，A 在 1/01 和 1/05 出现一次。

所以期望的结果是:

            A   B   C   D   E   F  NaN
day         
2012-01-01  1   1   1   0   1   0   0
2012-01-03  0   1   0   0   1   1   1
2012-01-05  1   0   2   0   1   0   0

非常感谢!

Answer 1

df3 = df2.melt('day').pivot_table(index = 'day', columns = 'value', aggfunc= np.size, fill_value = 0)
df3.columns = df3.columns.droplevel(0)
df3.columns.name = None


            A   B   C   D   E   F
day                     
2012-01-01  1   1   1   0   1   0
2012-01-03  0   1   0   0   1   1
2012-01-05  1   0   1   1   1   0

你可以做一个熔化，然后是一个枢轴来得到我相信你正在寻找的东西。

编辑

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我忘记了这种方式更简洁

df3 = df2.melt('day')
df3 = pd.crosstab(df3['day'], df3['value'])
df3.columns.name = None