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python - 从 pandas 数据框中获取统计信息：按日期划分的唯一字段

问题描述

我想计算一个数据集中有多少个经过验证的网址。

       Date                   Urls  Verified
 12/03/2020  www.stackoverflow.com      True
 12/03/2020         www.google.com      True
 12/03/2020        www.youtube.com      True
 12/03/2020         www.bients.com     False
 13/03/2020         www.google.com      True
 13/03/2020         www.amazon.com      True
 14/03/2020         www.bients.com     False
 14/03/2020   www.Breaking-CNN.com     False

等等。

我想得到：

但是，我需要从计数中删除重复项。我的预期输出是：

12/03/2020 Verified: 3
           Not Verified: 1
13/03/2020 Verified: 2
           Not Verified: 0
14/03/2020 Verified: 0
           Not Verified: 2

已验证总数：4（我应该避免重复，例如 www.google.com 或 www.bients.com）未验证总数：2

我怎么能得到这些结果？我认为使用 unique 和 groupby 但我不明白顺序。

标签： pythonpandas

解决方案

我们可以做drop_duplicates，groupby+value_counts

s=df.drop_duplicates().groupby('Date').Verified.value_counts().unstack(fill_value=0).stack()
Date        Verified
12/03/2020  False       1
            True        3
13/03/2020  False       0
            True        2
14/03/2020  False       2
            True        0
dtype: int64

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