Python计算数据透视表中的所有布尔值

Question

有人知道如何计算数据透视表中的所有布尔值（包括假值）吗？

passed_exam 是一列布尔值。

这段代码只为真值执行任务，这很棒：

table = pd.pivot_table(df,index=["student","semester"], values=["passed_exam"],aggfunc=np.sum)

但我还想要一个计算所有布尔值的列。

提前谢谢你！

Answer 1

我认为你需要groupby 和size，最后由unstack 重塑：

df = pd.DataFrame({'student':['a'] * 4 + ['b'] * 6,
                   'semester':[1,1,2,2,1,1,2,2,2,2],
                   'passed_exam':[True, False] * 5})

print (df)
  passed_exam  semester student
0        True         1       a
1       False         1       a
2        True         2       a
3       False         2       a
4        True         1       b
5       False         1       b
6        True         2       b
7       False         2       b
8        True         2       b
9       False         2       b

table = df.groupby(["student","semester","passed_exam"])
          .size()
          .unstack(fill_value=0)
          .rename_axis(None, axis=1)
          .reset_index()
print (table)
  student  semester  False  True
0       a         1      1     1
1       a         2      1     1
2       b         1      1     1
3       b         2      2     2