按数据帧访问组中的聚合值

Question

我有一个数据框，其值如下：

name    action           time
------------------------------
Sam     enters building  20:00
Chris   enters building  20:15
Sam     walks up stairs  20:20
Steve   leaves building  20:25
James   enters building  20:30
Chris   takes elevator   20:32
Sam     leaves building  20:35
Chris   leaves building  20:40
Sam     enters building  20:45
...

我想得到每个人不同行动的数量。这一点我可以通过df.groupby(['name','action'], as_index=False).size()来实现

然而，这给了我一个视觉效果，我不能做太多。我想将这些计数用于不同的目的。我如何将这些数据放入一个可访问的数据框中，以便获得每个人进出大楼的次数等信息。例如，我可以像df['name' == 'Sam' & 'action'=='enters building]一样调用，并将该计数分配给一个变量

Answer 1

你也可以使用你最初的想法。 在本例中，您将获得熊猫系列。您可以直接为感兴趣的值编制索引

table = df.groupby(['name','action'], as_index=False).size()
table['Sam']['enters building']

Answer 2

要使其成为数据帧，可以使用.reset_index()，然后将其设置为df

df=df.groupby(['name','action'], as_index=False).size().reset_index()

Answer 3

只需使用count即可-size不是pandas中的聚合函数，这就是为什么命令as_index=False不起任何作用

df.groupby(['name','action'], as_index=False).count()

产出：

    name           action  time
0  Chris  enters building     1
1  Chris  leaves building     1
2  Chris   takes elevator     1
3  James  enters building     1
4    Sam  enters building     2
5    Sam  leaves building     1
6    Sam  walks up stairs     1
7  Steve  leaves building     1