如何解决使用value_counts在groupby结果之后旋转数据框
我已经尝试了很多,但是找不到解决方法。
我在df上运行以下代码:
df.groupby(df['Operatiejaar'])['ASA'].value_counts().sort_index()
这具有预期的结果:
Operatiejaar ASA
2017 1.0 1523
2.0 2658
3.0 685
4.0 28
2018 1.0 1357
2.0 2749
3.0 729
4.0 26
2019 1.0 1505
2.0 2770
3.0 787
4.0 27
5.0 1
Name: ASA,dtype: int64
现在,我想将其转到:
ASA 1 ASA 2 ASA 3 ASA 4
Jaar
2017 1523 2658 685 28
2018 1357 2749 729 26
2019 1505 2770 787 27
我现在手工制作了这个pivot.df。我的问题是: 基于上面的groupby代码:如何将结果转换为想要的df?我相信这一定能够,但是如何...。顺便说一句:groupby的结果是系列。使用pd.DataFrame(df) 我已经将其转换为DataFrame。
谢谢!问候Jan
解决方法
使用Series.unstack
,然后将列名称转换为整数,最后使用DataFrame.add_prefix
:
s = df.groupby(df['Operatiejaar'])['ASA'].value_counts().sort_index()
df1 = s.unstack().rename(columns=int).add_prefix('ASA ')
如果每个组仅需要前4行,则添加GroupBy.head
:
df1 = s.groupby(level=0).head(4).unstack().rename(columns=int).add_prefix('ASA ')
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