python – Pandas Group by 2列和T和F的计数实例创建2个新列

概述参见英文答案 > How to pivot a dataframe                                    1个 我有一个包含3列的pandas数据框：source_name,dest_address和fall_between.我想按前两列进行分组,并根据fall_between列创建2个新列.这就是df的样子： df source_nam 参见英文答案 > How to pivot a dataframe                                    1个
我有一个包含3列的pandas数据框：source_name,dest_address和fall_between.我想按前两列进行分组,并根据fall_between列创建2个新列.这就是df的样子：

df              source_name  dest_address   fall_between0  source_1     72.21.215.90   False1  source_1     72.21.215.90   False2  source_1     72.21.215.90   False3  source_1     72.21.215.90   False4  source_1     131.107.0.89   False5  source_1     131.107.0.89   False6  source_2     69.63.191.1    False7  source_2     69.63.191.1    True8  source_2     69.63.191.1    True9  source_2     69.63.191.1    True10 source_2     69.63.191.1    True

期望的输出：

df   source_name  dest_address   true_count  false_count0  source_1     72.21.215.90   0           41  source_1     131.107.0.89   0           2  2  source_2     69.63.191.1    4           1

我正在使用以下内容,但如果它是0,我没有得到计数.有什么更好的方法呢？

df[df['fall_between'] == True].groupby(['source_name','dest_address']).size().reset_index(name='true_count')df[df['fall_between'] == False].groupby(['source_name','dest_address']).size().reset_index(name='false_count')

解决方法 你可以使用 pd.crosstab：

pd.crosstab([df.source_name,df.dest_address],df.fall_between).reset_index()fall_between  source_name  dest_address  False  True0               source_1  131.107.0.89      2     01               source_1  72.21.215.90      4     02               source_2   69.63.191.1      1     4

总结

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