table 1
table1 = df.groupby('year').agg(
Total_Brands=('brand_name', 'nunique'),
Total_Users=('user_id', 'nunique'),
Total_Stories=('story_id', 'nunique'),
Total_Sessions=('video_id', 'nunique'),
Total_Nodes=('node_key', 'nunique')
)
table 2
table2 = df.groupby(['year','brand_name']).agg(
Total_Users=('user_id', 'nunique'),
Total_Stories=('story_id', 'nunique'),
Total_Sessions=('video_id', 'nunique'),
Total_Nodes=('node_key', 'nunique')
)
table 1
Total_Brands Total_Users Total_Stories Total_Sessions Total_Nodes
year
2018 12 324 101 1431 0
2019 19 859 576 17453 0
2020 22 5062 890 98101 0
2021 29 9818 2584 208461 2784
2022 31 2148 1548 39241 1959
table 2
Total_Users Total_Stories Total_Sessions Total_Nodes
year brand_name
2018 ABC 2 4 9 0
CDE 4 12 24 0
FGH 6 19 172 0
JKL 2 1 5 0
MNO 34 32 376 0
通过使用这两个表,我想以嵌套形式连接这两个表,并将值的计数显示为嵌套表的列名。例如:
2018 12 Brands 324 Users 101 Stories 1431 Sessions 0 Nodes
ABC 2 4 9 0
CDE 4 12 24 0
FGH 6 19 172 0
JKL 2 1 5 0
MNO 34 32 376 0
2019 19 Brands 859 Users 576 Stories 17453 Sessions 0 Nodes
... ... ... ... ...
我需要这种类型的输出使用pythonPandas。
1条答案
按热度按时间z0qdvdin1#
您可以用途:
输出: