python - pandas 数据框按特定值分组

Question

假设我有一个 pandas 交易数据框，如下所示:

+----------+----------+----------+---------+
|  Owner   |  Seller  | Mediator |  Buyer  |
+----------+----------+----------+---------+
| 'andrew' | 'bob'    | 'tom'    | 'john'  |
| 'andrew' | 'andrew' | 'bill'   | 'jason' |
| 'andrew' | 'bill'   |  'bill'  | 'tom'   |
+----------+----------+----------+---------+

我想执行一个奇怪的分组 - 我想根据交易中的任何参与情况按人员姓名进行分组。所以输出将是:

+----------+-------+
|   Name   | Count |
+----------+-------+
| 'andrew' |     3 |
| 'bob'    |     1 |
| 'tom'    |     2 |
| 'john'   |     1 |
| 'bill'   |     2 |
| 'jason'  |     1 |
+----------+-------+

即，“andrew”的计数为 3，因为他的名字出现在 3 笔交易中，“john”的计数为 1，因为他只出现在 1 笔交易中，等等。

执行此操作有什么建议吗？提前致谢

Answer 1

您可以使用 unstack() 至:

1. 将所有名称放入一列
2. groupby 名称并计数唯一原始索引，即>level_1 在 unstack() 和 reset_index() 之后:

    (df.unstack()
       .reset_index(name='Name')
       .groupby('Name') 
       .level_1 
       .nunique() 
       .rename('Count') 
       .reset_index())

    #Out[xx]:
    #     Name  Count
    #0  andrew      3
    #1    bill      2
    #2     bob      1
    #3   jason      1
    #4    john      1
    #5     tom      2