名义变量度量变量有序变量,名义变量和实际变量不一致,名义变量度量变量有序变量,名义变量和实际变量不一样

　　我有以下数据框：

　　关键产品参数是/否

　　1个AAA参数1年

　　1个AAA参数2 N

　　1个AAA参数3 N

　　2 AAA参数1牛

　　2 AAA参数2年

　　2 AAA参数3岁

　　3 CCC参数1年

　　3 CCC参数2年

　　3 CCC参数3岁

　　我有兴趣通过刺针和参数列汇总是/否列值并获得以下输出：

　　生产参数普通

　　美国汽车协会参数1 1 1

　　美国汽车协会参数2 1 1

　　美国汽车协会参数3 1 1

　　控制台控制电路(Console Control Circuits)参数1 1 0

　　控制台控制电路(Console Control Circuits)参数2 1 0

　　控制台控制电路(Console Control Circuits)参数3 1 0

　　而Y和普通值是来自原始数据帧的是/否列值的计数。

　　解决方法：

　　您可以通过创建值为一的附加列来使用数据透视表_表格，因为它们无关紧要（您只计算它们)

　　df[Y/Ncount]=1

　　df=df.pivot_table(index=[PROD ， PARAMETER]，columns=[Y/N]，values=[Y/Ncount]，

　　aggfunc=sum，fill_value=0)

　　df。列=[df。列。get _ level _ values(1)中的列的列]

　　df.reset _索引()

　　在这种情况下使用的最简单操作是交叉表，它将产生是/否列中存在的值的频率计数：

　　pd.crosstab([df[PROD]，df[PARAMETER]]，df[Y/N])

　　标签:python，熊猫，dataframe，总结

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