python - Pandas Groupby仅依靠多个列来获取特定的字符串值

Question

我有一个这样的数据框

dummy = pd.DataFrame([
('01/09/2020', 'TRUE', 'FALSE'),
('01/09/2020', 'TRUE', 'TRUE'),
('02/09/2020', 'FALSE', 'TRUE'),
('02/09/2020', 'TRUE', 'FALSE'),
('03/09/2020', 'FALSE', 'FALSE'),
('03/09/2020', 'TRUE', 'TRUE'),
('03/09/2020', 'TRUE', 'FALSE')], columns=['date', 'Action1', 'Action2'])

现在，我希望每天汇总一次“TRUE”操作，该操作应如下所示:

我应用了分组，求和和计数等功能，但对我来说却无济于事，因为我必须聚合多个列，而且我不想将表拆分为多个数据框并以单个方式解析并合并为一个，有人可以建议任何聪明的方法来做到这一点。

Answer 1

看到此答案的任何人都应该查看@QuangHoang或@Vaishali的答案
他们是更好的答案。我无法控制OP的选择，但您应该赞成这些答案。
灵感来自@QuangHoang

dummy.iloc[:, 1:].eq('TRUE').groupby(dummy.date).sum()

            Action1  Action2
date                        
01/09/2020        2        1
02/09/2020        1        1
03/09/2020        2        1

老答案
修复数据框，使其具有实际的True/False值

from ast import literal_eval

dummy = dummy.assign(**dummy[['Action1', 'Action2']].applymap(str.title).applymap(literal_eval))

然后使用groupby

dummy.groupby('date').sum()

            Action1  Action2
date                        
01/09/2020        2        1
02/09/2020        1        1
03/09/2020        2        1