带组但不带值字段的pivot_table

Question

我有熊猫数据框网址

location  dom_category
3         'edu'
3         'gov'
3         'edu'
4         'org'
4         'others'
4         'org'

我希望这个数据框像

location  edu   gov   org   others
3         2     1     0     0
4         0     0     2     1

edu、gov、org 和其他包含特定位置的计数。我有正确的代码，但我知道它不是优化的

url['val']=1
url_final=url.pivot_table(index=['location'],values='val',columns=
['dom_category'],aggfunc=np.sum)

Answer 1

如有必要'，首先删除str.strip。

然后使用groupby聚合size和重塑unstack：

df['dom_category'] = df['dom_category'].str.strip("\'")
df = df.groupby(['location','dom_category']).size().unstack(fill_value=0)
print (df)
dom_category  edu  gov  org  others
location                           
3               2    1    0       0
4               0    0    2       1

或使用pivot_table：

df['dom_category'] = df['dom_category'].str.strip("\'")
df=df.pivot_table(index='location',columns='dom_category',aggfunc='size', fill_value=0)
print (df)
dom_category  edu  gov  org  others
location                           
3               2    1    0       0
4               0    0    2       1

最后可以将索引转换为列并dom_category通过reset_index+删除列名rename_axis：

df = df.reset_index().rename_axis(None, axis=1)
print (df)
   location  edu  gov  org  others
0         3    2    1    0       0
1         4    0    0    2       1