在Pandas中使用groupby来比较一个列中的内容 [英] Use groupby in Pandas to count things in one column in comparison to another

问题描述

也许groupby是错误的做法。似乎应该工作，但我没有看到它...

我想通过它的结果对事件进行分组。这是我的DataFrame（df）：

 状态事件
成功运行
 SUCCESS步行
 SUCCESS运行
失败步行
  

这是我想要的结果：

 事件SUCCESS FAILED 
运行2 1 
步行0 1 
  

我正在尝试制作一个分组对象，但我无法弄清楚如何调用它来显示我想要的。

= pre> groups = df ['Status']。groupby（df ['Event']）


解决方案

我会做：

  df .groupby（'Event'）。Status.value_counts（）。dismack（）。fillna（0）
  

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计时

Maybe groupby is the wrong approach. Seems like it should work but I'm not seeing it...

I want to group an event by it's outcome. Here is my DataFrame (df):

Status  Event
SUCCESS Run
SUCCESS Walk
SUCCESS Run
FAILED  Walk

Here is my desired result:

Event   SUCCESS FAILED
Run     2       1
Walk    0       1

I'm trying to make a grouped object but I can't figure out how to call it to display what I want.

grouped = df['Status'].groupby(df['Event'])

解决方案

I'd do:

df.groupby('Event').Status.value_counts().unstack().fillna(0)

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Timing

这篇关于在Pandas中使用groupby来比较一个列中的内容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！