我想对一个csv文件的行进行分组，在一个列中计数，在另一列中添加。
例如，使用以下代码，我想对Commune上的行进行分组，以使winner的列具有计数，而使Swing列具有合计
Commune Winner Swing longitude latitude turnout
Paris PAM 1 12.323 12.093 0.3242
Paris PJD 0 12.323 12.093 0.1233
Paris PAM 1 12.323 12.093 0.534
Paris UDF 1 12.323 12.093 0.65434
Madrid PAM 0 10.435 -3.093 0.3423
Madrid PAM 1 10.435 -3.093 0.5234
Madrid PJD 0 10.435 -3.093 0.235
如何对行进行分组，一列中有一列，另一列中有和？
Commune PAM PJD UDF Swing
Paris 3 1 1 3
Madrid 2 1 0 1
到目前为止，我尝试过尝试：
g = df.groupby('Commune').Winner
pd.concat([g.apply(list), g.count()], axis=1, keys=['members', 'number'])
但它返回：
members number
Commune
Paris [PAM, PJD, PAM, UDF] 4
Madrid [PAM, PAM, UDF] 3
参考方案
使用crosstab并使用DataFrame.join和聚合sum添加新列：
df = pd.crosstab(df['Commune'], df['Winner']).join(df.groupby('Commune')['Swing'].sum())
print (df)
PAM PJD UDF Swing
Commune
Madrid 2 1 0 1
Paris 2 1 1 3
但是如果需要行数：
df1 = pd.crosstab(df['Commune'], df['Winner'], margins=True, margins_name='Total').iloc[:-1]
要么：
df = pd.crosstab(df['Commune'], df['Winner']).assign(Total= lambda x: x.sum(axis=1))
print (df1)
Winner PAM PJD UDF Total
Commune
Madrid 2 1 0 3
Paris 2 1 1 4
编辑：
如果每个组中的所有值以及first使用诸如turnout，mean ...的另一个聚合函数，则可以使用sum进行聚合。
df1 = (df.groupby('Commune')
.agg({'Swing':'sum', 'longitude':'first','latitude':'first','turnout':'mean'}))
print (df1)
Swing longitude latitude turnout
Commune
Madrid 1 10.435 -3.093 0.36690
Paris 3 12.323 12.093 0.40896
df = pd.crosstab(df['Commune'], df['Winner']).join(df1)
print (df)
PAM PJD UDF Swing longitude latitude turnout
Commune
Madrid 2 1 0 1 10.435 -3.093 0.36690
Paris 2 1 1 3 12.323 12.093 0.40896
如果想要所有没有mean的列的Swing动态创建字典：
d = dict.fromkeys(df.columns.difference(['Commune','Winner','Swing']), 'mean')
d['Swing'] = 'sum'
print (d)
{'latitude': 'mean', 'longitude': 'mean', 'turnout': 'mean', 'Swing': 'sum'}
df1 = df.groupby('Commune').agg(d)
print (df1)
latitude longitude turnout Swing
Commune
Madrid -3.093 10.435 0.36690 1
Paris 12.093 12.323 0.40896 3
df = pd.crosstab(df['Commune'], df['Winner']).join(df1)
print (df)
PAM PJD UDF latitude longitude turnout Swing
Commune
Madrid 2 1 0 -3.093 10.435 0.36690 1
Paris 2 1 1 12.093 12.323 0.40896 3
我有一个大的pandas数据框，试图从中形成一些行的对。我的df如下所示：object_id increment location event 0 1 d A 0 2 d B 0 3 z C 0 4 g A 0 5 g B 0 6 i C 1 1 k A 1 2 k B ... ... ... ... 对象ID描述特定的对象。增量是每次发生某事（跟踪订单）时…
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