python - 使用pivot_table时将分类数据与数值数据相结合

Question

我必须跟踪数据(300 万行):

user_id | datetime   | type
1       | 2015-01-01 | q
1       | 2015-01-01 | d
1       | 2015-01-02 | d
2       | 2015-01-01 | d
2       | 2015-01-02 | q
2       | 2015-01-02 | q

我想获取以下数据框:

user_id | 2015-01-01 | 2015-01-02 
1       | q:1, d:1   | d:1 
2       | d:1        | q:2 

我知道如果没有 type 列，我可以使用 pivot_table。不过，我也需要考虑一下。我想知道是否有人有任何优雅的解决方案来解决这个问题？

附注输出表单元格看起来不太完全相同。作为替代解决方案，可以丢弃(d 和 q 的)计数。

Answer 1

to_json
这让你们真正接近。单元格值是字符串。

df.groupby(
    ['user_id', 'datetime']
).type.apply(lambda x: pd.value_counts(x).to_json()).unstack()

多索引
这可能更有意义

df.groupby(
    ['user_id', 'datetime']).type.apply(pd.value_counts).unstack(['datetime', -1])