import pandas as pd
# Create sample data
df = pd.DataFrame({"tech": ["Sam", "Ben", "Jen", "Alice", "Dave"]*9,
"appointment":list('aaccaaabbcccbbbdcccdddcddddaaabbbdddccaaabbbd')})
df
输出:
tech appointment
0 Sam a
1 Ben a
2 Jen c
3 Alice c
4 Dave a
5 Sam a
6 Ben a
7 Jen b
8 Alice b
9 Dave c
10 Sam c
11 Ben c
12 Jen b
13 Alice b
14 Dave b
15 Sam d
16 Ben c
17 Jen c
18 Alice c
19 Dave d
20 Sam d
21 Ben d
22 Jen c
23 Alice d
...
41 Ben b
42 Jen b
43 Alice b
44 Dave d
tech appointment count
0 Alice a 2
1 Alice b 3
2 Alice c 2
3 Alice d 2
4 Ben a 2
5 Ben b 2
6 Ben c 3
7 Ben d 2
8 Dave a 3
9 Dave b 1
10 Dave c 1
11 Dave d 4
12 Jen a 1
13 Jen b 4
14 Jen c 4
15 Sam a 3
16 Sam b 1
17 Sam c 1
18 Sam d 4
1条答案
按热度按时间qvsjd97n1#
我创建了一个小样本数据来向你展示它是如何做到的。你可以使用Pandas来统计唯一的技术人员和约会的数量:
输出:
现在,您可以按技术人员的姓名及其约会进行分组,并计算每个示例的出现次数:
输出: