pandas - Pandas DataFrame 计算每个类别的元素

Question

考虑以下 Pandas 数据框，该数据框显示了不同品牌和型号年份的汽车销量：

df = pd.DataFrame({'Y17': [ 1,       2,       1,     1,       0,       0,     1,       2,       2,     0],
                   'Y18': [ 0,       0,       1,     1,       1,       0,     0,       0,       0,     1],
                   'Make': ['Ford',  'Jeep',  'BMW', 'BMW',   'Mazda', 'Jeep', 'Chevy', 'BMW',  'Mazda','Ford']})

Make    Y17 Y18
Ford    1   0
Jeep    2   0
BMW     1   1
BMW     1   1
Mazda   0   1
Jeep    0   0
Chevy   1   0
BMW     2   0
Mazda   2   0
Ford    0   1

每一行都属于特定商店的销售额（未记录）。

我想转动这个数据框来获取条目数，例如索引是“make”，列是“year”和“number of sales”的组合（多级列很好）。输出应该是这样的：

           Y17            Y18
        0   1   2      0   1   2
Make            
BMW     0   2   1      1   2   0
Chevy   0   1   0      1   0   0
Ford    1   1   0      1   1   0
Jeep    1   0   1      2   0   0
Mazda   1   0   1      1   1   0

标签： pandasdataframepivot-table

Answer 1

melt然后crosstab

s=df.melt('Make')
pd.crosstab(s.Make,[s.variable,s.value]).stack().fillna(0).unstack()
variable Y17        Y18          
value      0  1  2    0    1    2
Make                             
BMW        0  2  1  1.0  2.0  0.0
Chevy      0  1  0  1.0  0.0  0.0
Ford       1  1  0  1.0  1.0  0.0
Jeep       1  0  1  2.0  0.0  0.0
Mazda      1  0  1  1.0  1.0  0.0