使用 Pandas 数据框按列分组值计数答案

【问题标题】：Group Value Count By Column with Pandas Dataframe使用 Pandas 数据框按列分组值计数
【发布时间】：2018-09-23 22:15:49
【问题描述】：

我不太确定如何问这个问题，所以如果这是一个重复的问题，我深表歉意。我有这个看起来像这样的数据框：

| ID | Attend_x | Attend_y | Attend_z | | 1 | No | No | No | | 2 | No | No | Yes | | 3 | No | Yes | No | | 4 | No | Yes | Yes |

我一直在尝试找出 group_by 和 count 的正确组合，让它看起来像这样：

| | Yes | No | |Attend_x| 0 | 4 | |Attend_y| 2 | 2 | |Attend_z| 2 | 2 |

我真的很难过。所以任何建议都非常感谢。谢谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

来自value_counts的一种方式

df.iloc[:,1:].apply(pd.Series.value_counts).fillna(0).T
Out[184]: 
           No  Yes
Attend_x  4.0  0.0
Attend_y  2.0  2.0
Attend_z  2.0  2.0

或者在melt之后使用crosstab

m = df.iloc[:,1:].melt()
pd.crosstab(m.variable, m.value)

value     No  Yes
variable         
Attend_x   4    0
Attend_y   2    2
Attend_z   2    2

【讨论】：