python-3.x 从dataframe中获取groupby级别的True和False的总数以及仅True、仅False和真假组合的总数

wnavrhmk 于 2023-08-08 发布在 Python

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我有一个数据框

df = pd.DataFrame([["A",20,True],["C",21,True],["B",20,False],["A",21,False],["B",20,False],["A",20,False]],columns=["id1","id2","val1"])

个字符
我需要在id1和id2 groupby级别的True和False总数。

预期输出1

df_out1 = pd.DataFrame([["A",20,1,1],["A",21,0,1],["B",20,0,2],["C",21,1,0]],columns=["id1","id2","Total_True","Total_False"])

id1 id2 Total_True  Total_False
A   20     1             1
A   21     0             1
B   20     0             2
C   21     1             0

的字符串
此外，我需要另一个输出，告诉有多少id1和id2组合有所有的真值，有多少所有的假值，有多少id1和id2组合既有真值又有假值。

预期输出2

df_out2 = pd.DataFrame([["All_True",1],["All_False",2],["Both_TrueFalse",1]],columns=["Type","Total_id"])

Type           Total_id
All_True           1
All_False          2
Both_TrueFalse     1

的字符串
在Pandas身上怎么做？

python-3.x

来源：https://stackoverflow.com/questions/76832971/get-the-total-count-of-true-and-false-at-groupby-level-and-total-count-of-true-o

2条答案

按热度按时间

vmdwslir1#

第1部分：计算频率表

s = pd.crosstab([df['id1'], df['id2']], df['val1'])

# val1     False  True 
# id1 id2              
# A   20       1      1
#     21       1      0
# B   20       2      0
# C   21       0      1

字符串
第2部分：使用布尔代数计算满足给定条件的值

m1, m2 = s[True].astype(bool), s[False].astype(bool)
pd.Series({'All_True': sum(m1 & ~m2), 'All_False': sum(~m1 & m2), 'Both': sum(m1 & m2)})

# All_True     1
# All_False    2
# Both         1
# dtype: int64

型

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ogq8wdun2#

如果你不需要第一个输出（a crosstab），你可以直接通过计算每个id的平均值（groupby.mean）来得到最后一个，所有的True都会给予你1，所有的False都会给你0，任何组合都会介于两者之间：

(df.groupby(['id1', 'id2'])['val1'].mean()
   .map({1: 'All_True', 0: 'All_False'})
   .fillna('Both_TrueFalse').value_counts()
)

字符串
输出量：

All_False         2
Both_TrueFalse    1
All_True          1
Name: val1, dtype: int64

型

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