python - 按列计算 pandas Dataframe 中的行数？

Question

我对 Python 还很陌生。 我有以下示例数据框 df。

    Col1 Col2 Col3
0   0    1    1
1   1    1    0
2   0    1    1
3   1    0    1
4   0    0    1

如果我使用此代码df.apply(pd.Series.value_counts, axis=0) 我得到的结果是:

    Col1 Col2 Col3
0   3    2    1
1   2    3    4

但是，我想要如下结果(如数据透视):

    Col_Name   0    1
0   Col1       3    2
1   Col2       2    3
2   Col3       1    4

请提出建议。提前致谢。

Answer 1

将转置添加到您的解决方案 T对于索引 rename_axis 中的新列与 reset_index :

df1 = df.apply(pd.Series.value_counts, axis=0)

df1 = df1.T.rename_axis('Col_Name').reset_index()
print (df1)
  Col_Name  0  1
0     Col1  3  2
1     Col2  2  3
2     Col3  1  4

另一种解决方案:

首先通过 stack reshape 列或melt ，使用SeriesGroupBy.value_counts最后通过 unstack reshape 回来:

df = df.stack().groupby(level=1).value_counts().unstack()
print (df)
      0  1
Col1  3  2
Col2  2  3
Col3  1  4

对于新列:

df = (df.stack()
        .groupby(level=1)
        .value_counts()
        .unstack()
        .rename_axis('Col_Name')
        .reset_index())
print (df)
  Col_Name  0  1
0     Col1  3  2
1     Col2  2  3
2     Col3  1  4

另一个解决方案:

df = (df.melt(var_name='Col_Name')
        .groupby('Col_Name')['value']
        .value_counts()
        .unstack()
        .rename_axis(None, axis=1)
        .reset_index()
        )
print (df)
  Col_Name  0  1
0     Col1  3  2
1     Col2  2  3
2     Col3  1  4