Pandas 评估 DataFrame 中多个值的计数

Question

我有一个像这样的 Pandas DataFrame df：

    Language  Id  GridCode
0         es   1         1
1         en   2        11
2         es   3         2
3         it   4         6
4         it   5        10
5         pl   6        10
6         es   7         9
7         fr   8        11
8         es   9        11
9         en  10        12
10        es  11         1

基本上，“Id”与“GridCode”和“Language”相关联（唯一的“Id”可以分配给一个且只有一个“Gridcode”，但显然，GridCode 可以关联到更多“身份”）。我正在尝试获取一个新的 DataFrame，计算每个“Gridcode”中特定“语言”中“Id”的频率，其中包含以下列：

GridCount    Count_Id_es    Count_Id_en    ...

等等。 到目前为止，我为循环创建了一组语言：

languages = set(df['Language'])

然后我尝试使用这样的 groupby 操作：

g = df.groupby(['GridCode','Id','Language']).size()

返回：

GridCode  Id  Language
1         1   es          1
          11  es          1
2         3   es          1
6         4   it          1
9         7   es          1
10        5   it          1
          6   pl          1
11        2   en          1
          8   fr          1
          9   es          1
12        10  en          1

现在的问题是再次计算特定语言中“Id”的频率，并将信息存储在新的 DataFrame 中，如下所示：

Gridcode    Count_Id_es    Count_Id_it     Count_Id_pl      Count_Id_fr     Count_Id_en
1           2              0               0                0               0
2           1              0               0                0               0
6           0              1               0                0               0
9           1              0               0                0               0
10          0              1               1                0               0
11          1              0               0                1               1
12          0              0               0                0               1

任何帮助将不胜感激，谢谢！

Answer 1

你也可以使用 getdummy

pd.get_dummies(df.Language)