Pandas系列地图

Question

我有一个包含许多类别的数据帧，但我只尝试使用两个。我设法得到了我想要的结果，但在我的项目中没有被接受（“有更好的方法可以做到”）。使用两列-性别（M/F）和显示（1/0），我试图得到4个变量：male1，male0，female1，female0，用它们创建条形图。在

我被告知要使用pd系列地图函数，但我到处找了找，找不到一个很好的例子，也不知道如何从中得到4个变量。在

谢谢你的帮助。在

Answer 1

这看起来像是crosstab（它是一个内置函数：D）

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['M', 0], ['M', 1], ['M', 1], ['F', 0], ['F', 0], ['F', 1]],
                  columns=['Gender', 'Showed'])

pd.crosstab(df.Gender, df.Showed)

输出：

^{pr2}$

Answer 2

pd.Series.map是不必要的。您可以在这里使用GroupBy并输出字典：

df = pd.DataFrame([['M', 0], ['M', 1], ['M', 1], ['F', 0], ['F', 0], ['F', 1]],
                  columns=['Gender', 'Showed'])

d = df.groupby(['Gender', 'Showed']).size().to_dict()

# {('F', 0): 2, ('F', 1): 1, ('M', 0): 1, ('M', 1): 2}

一般来说，您应该避免创建可变数量的变量。字典允许您有效地提取值，例如通过d[('F', 0)]表示女性性别和0显示。在

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但是如果你真的必须使用map，你可以使用^{}版本：

^{pr2}$

Answer 3

你可以用4条简单的线来完成。在

male0 = ((df['Gender'] == 'M') & (df['Showed'] == 0)).sum()
female0 = ((df['Gender'] == 'F') & (df['Showed'] == 0)).sum()
male1 = ((df['Gender'] == 'M') & (df['Showed'] == 1)).sum()
female1 = ((df['Gender'] == 'F') & (df['Showed'] == 1)).sum()

使用apply，因为需要两个系列而不是一个系列，所以需要使用apply。在

^{pr2}$

使用groupby

counts = df.groupby(['Gender', 'Showed']).size().reset_index(name='Count')