Pandas Groupby 如何在 DataFrame 中显示零计数

Question

我有以下 Pandas 数据框：

Name   | EventSignupNo | Attended | Points
Smith  | 0145          | Y        | 20.24
Smith  | 0174          | Y        | 29.14
Smith  | 0239          | N        | 0
Adams  | 0145          | N        | 0
Adams  | 0174          | Y        | 33.43
Morgan | 0239          | Y        | 31.23
Morgan | 0244          | Y        | 23.15

我想要计算每人参加和未参加的活动数量，以及每人的积分总和。所以我做了一个groupby：df.groupby([Name, Attended]).agg({"Attended": "count", "Points": "sum"}).rename(columns = {"Attended: "Count"}).reset_index()

这会给我类似的东西：

Name   | Attended | Count | Points
Smith  | Y        | 2     | 49.38
Smith  | N        | 1     | 0
Adams  | Y        | 1     | 33.43
Adams  | N        | 1     | 0
Morgan | Y        | 2     | 54.38

但我想要类似的东西：

Name   | Attended | Count | Points
Smith  | Y        | 2     | 49.38
Smith  | N        | 1     | 0
Adams  | Y        | 1     | 33.43
Adams  | N        | 1     | 0
Morgan | Y        | 2     | 54.38
Morgan | N        | 0     | 0

我尝试使用 pd.MultiIndex 来填补缺失的零计数， 但无济于事。我已经阅读了其他类似的问题，但我无法使用 MultiIndex 处理连续点列。知道怎么做吗？

Answer 1

您可以使用 groupby + agg 做到这一点。对于每个级别的Y 和N 的精确输出，您需要reindex：

g = df.groupby(['Name', 'Attended'], sort=False).Points.agg(['count', 'sum'])

g
                 count    sum
Name   Attended              
Smith  Y             2  49.38
       N             1   0.00
Adams  N             1   0.00
       Y             1  33.43
Morgan Y             2  54.38

idx = pd.MultiIndex.from_product([g.index.levels[0], ['Y', 'N']])

idx
MultiIndex(levels=[['Adams', 'Morgan', 'Smith'], ['N', 'Y']],
           labels=[[2, 2, 0, 0, 1, 1], [1, 0, 1, 0, 1, 0]])


g.reindex(idx, fill_value=0)

          count    sum
Smith  Y      2  49.38
       N      1   0.00
Adams  Y      1  33.43
       N      1   0.00
Morgan Y      2  54.38
       N      0   0.00