如何在python中使用groupby或pivot
如何在python中使用groupby或pivot
提问于 2018-06-06 05:21:06
我有以下数据帧：
name state teams score
abc NY red 1
def VA yellow 9
ghi MO green 6
abc WA red 2
klm IL yellow 1
ghi MN green 8
def VA blue 3
xyz NY blue 5
abc NY blue 5
abc NY red 4
ghi MN green 7我想以这样的方式对每个名称状态组合的数据进行分组，我希望每个团队的得分最低，例如，在我们拥有的数据中:名称'abc'，状态'NY‘和团队'red’有两个得分1和4，那么在这里，团队'red‘的最低得分是1。
对于我们没有得分的球队，最小的得分可以是0。
输出示例：
name state red yellow green blue
abc NY 1 0 0 5
def VA 0 9 0 3
ghi MO 0 0 6 0
abc WA ....................
klm IL ....................
ghi MN 0 0 7 0
xyz NY 0 0 0 5 回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2018-06-06 05:27:34
选项1:使用groupby和unstack
使用，first获取一个值，并使用unstack中的fill_value参数将NaN替换为零：
df.groupby(['name','state','teams']).min()['score'].unstack(fill_value=0).reset_index()输出：
teams name state blue green red yellow
0 abc NY 5 0 1 0
1 abc WA 0 0 2 0
2 def VA 3 0 0 9
3 ghi MN 0 8 0 0
4 ghi MO 0 6 0 0
5 klm IL 0 0 0 1
6 xyz NY 5 0 0 0选项2:使用pd.crosstab
(pd.crosstab([df['name'],df['state']],df['teams'],df['score'],aggfunc='min')\
.fillna(0)
.astype(int)
.reset_index())选项3:使用pd.pivot_table
(pd.pivot_table(df,'score',['name','state'],'teams',aggfunc='min', fill_value=0)
.reset_index())页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/50709114
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