Pandas DataFrame Groupby hai cột và nhận được số lượng

Tôi có một khung dữ liệu gấu trúc theo định dạng sau:

df = pd.DataFrame([[1.1, 1.1, 1.1, 2.6, 2.5, 3.4,2.6,2.6,3.4,3.4,2.6,1.1,1.1,3.3], list('AAABBBBABCBDDD'), [1.1, 1.7, 2.5, 2.6, 3.3, 3.8,4.0,4.2,4.3,4.5,4.6,4.7,4.7,4.8], ['x/y/z','x/y','x/y/z/n','x/u','x','x/u/v','x/y/z','x','x/u/v/b','-','x/y','x/y/z','x','x/u/v/w'],['1','3','3','2','4','2','5','3','6','3','5','1','1','1']]).T
df.columns = ['col1','col2','col3','col4','col5']

df:

   col1 col2 col3     col4 col5
0   1.1    A  1.1    x/y/z    1
1   1.1    A  1.7      x/y    3
2   1.1    A  2.5  x/y/z/n    3
3   2.6    B  2.6      x/u    2
4   2.5    B  3.3        x    4
5   3.4    B  3.8    x/u/v    2
6   2.6    B    4    x/y/z    5
7   2.6    A  4.2        x    3
8   3.4    B  4.3  x/u/v/b    6
9   3.4    C  4.5        -    3
10  2.6    B  4.6      x/y    5
11  1.1    D  4.7    x/y/z    1
12  1.1    D  4.7        x    1
13  3.3    D  4.8  x/u/v/w    1

Bây giờ tôi muốn nhóm này theo hai cột như sau:

df.groupby(['col5','col2']).reset_index()

Ra ngoài:

             index col1 col2 col3     col4 col5
col5 col2                                      
1    A    0      0  1.1    A  1.1    x/y/z    1
     D    0     11  1.1    D  4.7    x/y/z    1
          1     12  1.1    D  4.7        x    1
          2     13  3.3    D  4.8  x/u/v/w    1
2    B    0      3  2.6    B  2.6      x/u    2
          1      5  3.4    B  3.8    x/u/v    2
3    A    0      1  1.1    A  1.7      x/y    3
          1      2  1.1    A  2.5  x/y/z/n    3
          2      7  2.6    A  4.2        x    3
     C    0      9  3.4    C  4.5        -    3
4    B    0      4  2.5    B  3.3        x    4
5    B    0      6  2.6    B    4    x/y/z    5
          1     10  2.6    B  4.6      x/y    5
6    B    0      8  3.4    B  4.3  x/u/v/b    6

Tôi muốn lấy số đếm theo từng hàng như sau. Đầu ra dự kiến:

col5 col2 count
1    A      1
     D      3
2    B      2
etc...

Làm thế nào để có được đầu ra dự kiến ​​của tôi? Và tôi muốn tìm số lượng lớn nhất cho mỗi giá trị 'col2'?

Tiếp theo là câu trả lời của @ Andy, bạn có thể làm như sau để giải quyết câu hỏi thứ hai của mình:

In [56]: df.groupby(['col5','col2']).size().reset_index().groupby('col2')[[0]].max()
Out[56]: 
      0
col2   
A     3
B     2
C     1
D     3

Bạn đang tìm kiếm size:

In [11]: df.groupby(['col5', 'col2']).size()
Out[11]:
col5  col2
1     A       1
      D       3
2     B       2
3     A       3
      C       1
4     B       1
5     B       2
6     B       1
dtype: int64

Để có được câu trả lời giống như Waitkuo ("câu hỏi thứ hai"), nhưng gọn gàng hơn một chút, là phân nhóm cấp độ:

In [12]: df.groupby(['col5', 'col2']).size().groupby(level=1).max()
Out[12]:
col2
A       3
B       2
C       1
D       3
dtype: int64

Chèn dữ liệu vào khung dữ liệu gấu trúc và cung cấp tên cột .

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['A','C','A','B','C','A','B','B','A','A'], ['ONE','TWO','ONE','ONE','ONE','TWO','ONE','TWO','ONE','THREE']]).T
df.columns = [['Alphabet','Words']]
print(df)   #printing dataframe.

Đây là dữ liệu in của chúng tôi:

Để tạo một nhóm các khung dữ liệu trong gấu trúc và bộ đếm ,
Bạn cần cung cấp thêm một cột trong đó tính nhóm, hãy gọi cột đó là "COUNTER" trong khung dữ liệu .

Như thế này:

df['COUNTER'] =1       #initially, set that counter to 1.
group_data = df.groupby(['Alphabet','Words'])['COUNTER'].sum() #sum function
print(group_data)

ĐẦU RA:

Giải pháp thành ngữ chỉ sử dụng một nhóm duy nhất

(df.groupby(['col5', 'col2']).size() 
   .sort_values(ascending=False) 
   .reset_index(name='count') 
   .drop_duplicates(subset='col2'))

  col5 col2  count
0    3    A      3
1    1    D      3
2    5    B      2
6    3    C      1

Giải trình

Kết quả của sizephương pháp nhóm là một Series có col5và col2trong chỉ mục. Từ đây, bạn có thể sử dụng một phương thức nhóm khác để tìm giá trị tối đa của mỗi giá trị trong col2nhưng không cần thiết phải làm. Bạn có thể chỉ đơn giản là sắp xếp tất cả các giá trị descendingly và sau đó tiếp tục chỉ các hàng với sự xuất hiện đầu tiên của col2với drop_duplicatesphương pháp.

Nếu bạn muốn thêm một cột mới (giả sử 'Count_column') có chứa số lượng của các nhóm vào khung dữ liệu:

df.count_column=df.groupby(['col5','col2']).col5.transform('count')

(Tôi đã chọn 'col5' vì nó không chứa nan)

Bạn chỉ có thể sử dụng số lượng hàm tích hợp theo chức năng nhóm

df.groupby(['col5','col2']).count()