获取每个组合的出现次数答案

【问题标题】：Getting the number of occurrences for each combination获取每个组合的出现次数
【发布时间】：2021-10-30 04:51:07
【问题描述】：

我有一个长数据框，看起来类似于以下内容：

       ID      Type   Price
0      1        A       230
1      2        B       150
2      1        B       180
3      3        A       280
4      4        A       222
5      2        B       124
6      1        A       221

我想计算每个类型组合的出现次数，具体取决于 ID，同时还获得每个组合的平均价格。

我想要以下：

       Combinaton   Counts   Mean Price
0    [2x A, 1x B]       1        210,33 
1      [2x B]           1        137
2      [1x A]           2        251

我尝试过 .value_counts()、groupby、转换列等。但似乎没有得到我想要的。有人可以帮我解决这个问题吗？

【问题讨论】：

你正试图一次做无数的事情。尝试一次做一件事。
我实际上已经尝试了多种方法，但最终我无法真正得到我想要的结果。开始思考是不可能的..
@Numbermind 你的问题解决了吗？这里的任何答案对您有帮助吗？如果需要澄清答案，请告诉我们。如果他们中的任何一个有助于解决您的问题，请接受您认为最好的一个，并为您认为有帮助的答案投票。
@Numbermind 仅供参考，我们对问题和所有答案都投了反对票，因为最近有人对未显示尝试自己解决的工作或代码的问题这样做。尽管您提到您尝试了很多，但可能反对者没有看到这一点。所以，这与答案的质量无关。

标签： python pandas group-by count transform

【解决方案1】：

执行两个groupby 操作，确保Type 上的第一个聚合产生一个像元组这样的可散列对象：

df['Counts'] = np.zeros(len(df))

df = df.groupby('ID').aggregate({'Type':tuple, 'Price':'mean', 'Counts': 'count'})

print(df.groupby('Type').aggregate({'Counts':'count', 'Price': 'mean'}).reset_index())

结果：

        Type  Counts      Price
0       (A,)      2  251.000000
1  (A, B, A)      1  210.333333
2     (B, B)      1  137.000000

【讨论】：