python - 在 python/pandas 数据框中索引不同值的实例

Question

我对python相当陌生，我正在尝试自动执行一项任务来计算多个值的实例（学生缺勤类型），然后将它们吐回到每个学生的一行上。如果我只有一个值，我可以通过以下方式实现：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('attendanceUAnumbersLISTONLY.csv', header=0)
  
nf=df['StudentId'].value_counts()
print(nf)
nf.to_csv('studentua.csv', index=True, header=False)

我要提取的数据框是一个 cognos 报告，它仅显示无故缺勤的每个实例的学生 ID 号。底层数据集如下所示：

学生卡	缺席类型
123456	UA
123456	UA
654321	UA

我最终希望输出是：

学生卡	数数
123456	2
654321	1

上面的代码将做到这一点。但是，如果我想提取除 UA 之外的值并将它们放入输出的不同列中，那就是我被卡住的地方。因此，如果我有 P（存在）的值，我想将它们导出到一个新列中，我可以将其导入另一个系统。

学生卡	UA	磷
123456	2	7
654321	1	8

我无法理解如何做到这一点。

标签： pythonpython-3.xpandas

Answer 1

如何首先groupby使用两列，然后size获取出现次数，unstack旋转级别索引级别AbsenceType并fillna填充未找到出现的位置：

df.groupby(['StudentId', 'AbsenceType']).size().unstack(level=1).fillna(0)