Panda groupby：计算满足其他列条件的行？

Question

我想在 pandas 中做一个groupby，作为结果获得一个数据框，该数据框具有用于groupby 的列作为列，每个组的元素数量以及其中每个组中的元素数量，满足/不满足基于另一列值的条件的元素数。

例如是这样的输入：

type    success
A       True
B       False
A       False
C       True

我想要类似的东西：

type    total    numOfSuccess numOfFailure
A       2        1             1
B       1        0             1
C       1        1             0

在 pyspark 中我是这样做的

import pyspark.sql.functions as F
df = df.groupBy("type").agg(\
    F.count('*').alias('total'), \
    F.sum(F.when(F.col('success')=="true", 1).otherwise(0)).alias('numOfSuccess'),
    F.sum(F.when(F.col('success')!="true", 1).otherwise(0)).alias('numOfFails'))

在 pandas 中，我只能得到 total 和 numOfSuccess 为：

df_new = df.groupby(['type'], as_index=False)['success'].agg({'total':'count', 'numOfSuccess':'sum'})

或者只有总数为：

df = df.groupby(['type']).size().reset_index(name='NumOfReqs')

但我无法获得第三列numOfFailures，而且如果有替代方法而不是对布尔值求和，那会更好，因为在我看来，in 可以扩展到其他情况也更容易。

我该怎么做？

Answer 1

使用groupby 和GroupBy.size 计算所有数据，然后计算每个需要旋转的类别 - 使用GroupBy.size 和unstack、crosstab 或pivot_table：

df1 = df.groupby('type').size().reset_index(name='count')
df2 = (df.groupby(['type', 'success']).size().unstack(fill_value=0)
        .rename(columns={True:'numOfSuccess', False:'numOfFails'}))

df2 的替代方案：

df2 = pd.crosstab(df['type'], df['success'])
        .rename(columns={True:'numOfSuccess', False:'numOfFails'}))

或者：

df2 = (df.pivot_table(index='type', columns='success', fill_value=0, aggfunc='size')
        .rename(columns={True:'numOfSuccess', False:'numOfFails'}))

---

df_new = df1.join(df2, on='type')
print (df_new)
  type  count  numOfFails  numOfSuccess
0    A      2           1             1
1    B      1           1             0
2    C      1           0             1

另一种解决方案是在crosstab 中使用参数margins 并通过使用iloc 进行索引来删除最后一行：

df = (pd.crosstab(df['type'], df['success'], margins=True)
        .rename(columns={True:'numOfSuccess', False:'numOfFails', 'All':'count'})
        .iloc[:-1]
        .reset_index()
        .rename_axis(None, axis=1))

print (df)
  type  numOfFails  numOfSuccess  count
0    A           1             1      2
1    B           1             0      1
2    C           0             1      1

编辑：如果可能 True 或 False 不存在，请添加 reindex 以添加缺少的列：

print (df)
  type  success
0    A     True
1    B     True
2    A     True
3    C     True

df1 = df.groupby('type').size().reset_index(name='count')
df2 = (df.groupby(['type', 'success']).size().unstack(fill_value=0)
         .reindex(columns=[True, False], fill_value=0)
         .rename(columns={True:'numOfSuccess', False:'numOfFails'}))


df_new = df1.join(df2, on='type')
print (df_new)
  type  count  numOfSuccess  numOfFails
0    A      2             2           0
1    B      1             1           0
2    C      1             1           0