通过 pandas 中唯一的一对列进行计数 [英] Count by unique pair of columns in pandas

问题描述

我正在尝试找出如何按每对唯一的列对(ip，useragent)的行数进行计数，例如

I'm trying to figure out how to count by number of rows per unique pair of columns (ip, useragent), e.g.

d = pd.DataFrame({'ip': ['192.168.0.1', '192.168.0.1', '192.168.0.1', '192.168.0.2'], 'useragent': ['a', 'a', 'b', 'b']})

     ip              useragent
0    192.168.0.1     a
1    192.168.0.1     a
2    192.168.0.1     b
3    192.168.0.2     b

产生:

ip           useragent  
192.168.0.1  a           2
192.168.0.1  b           1
192.168.0.2  b           1

想法?

推荐答案

如果使用groupby，则将获得所需的内容.

If you use groupby, you will get what you want.

d.groupby(['ip', 'useragent']).size()

产生:

ip          useragent               
192.168.0.1 a           2
            b           1
192.168.0.2 b           1

这篇关于通过 pandas 中唯一的一对列进行计数的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！