python - 如何在 pandas DataFrame 中显示元素的频率？

Question

我有一个包含以下列（具有现有数字索引）的 pandas DataFrame：

    points | variety
    ----------------
1       97 | Chardonnay
17      67 | Cabernet Sauvignon
12      70 | Cabernet Sauvignon
8       97 | Chardonnay

我想将其转换为一个新的 DataFrame：

• points作为新索引的列
• 列中的每个唯一条目对应一variety列
• points新品种命名列中的值包含原始表中原始值的每个品种出现的频率。

例如从上面的例子：

    Chardonnay | Cabernet Sauvignon
    -------------------------------
97           2 | 0
67           0 | 1
70           0 | 1

请注意，原始索引与输出无关。这是一个显示更完整示例的图像：Pandas DataFrame Snapshot。

标签： pythonpandasdataframepandas-groupby

Answer 1

您可以Pandas.crosstab为此使用：

pd.crosstab(index=df.points, columns=df.variety)

[出去]

variety  Cabernet Sauvignon  Chardonnay
points                                 
67                        1           0
70                        1           0
97                        0           2