Pandas：根据分组获取每列的值计数

Question

我的调查结果如下：

身份证	类别	问题1	问题2
1	A	同意	同意
2	A	不同意	同意
3	B	同意	同意
4	B	不同意	不同意

我想使用

pandas

来获取基于分组的值计数：

问题	问题1	问题1	问题2	问题2
价值	同意	不同意	同意	不同意
类别
A	1	1	2	0
B	1	1	0	1

我已经尝试过：

数据透视表

df.pivot_table(index='Category', 
   columns=["Question 1","Question 2"],
   aggfunc='size',
   fill_value=0)

但这并没有将问题分开，它使每个问题成为多级索引中的一层。

分组依据

好吧，

groupby

不起作用，因为它最后会生成一列。

谢谢！

Answer 1

这样做：

import pandas as pd

data = {
    "ID": [1, 2, 3, 4],
    "Category": ["A", "A", "B", "B"],
    "Question 1": ["Agree", "Disagree", "Agree", "Disagree"],
    "Question 2": ["Agree", "Agree", "Agree", "Disagree"]
}
df = pd.DataFrame(data)

df_long = df.melt(id_vars=["ID", "Category"], value_vars=["Question 1", "Question 2"],
                  var_name="Question", value_name="Value")

result = df_long.pivot_table(index="Category", columns=["Question", "Value"], aggfunc="size", fill_value=0)

print(result)

这给出了

Question Question 1          Question 2         
Value         Agree Disagree      Agree Disagree
Category                                        
A                 1        1          2        0
B                 1        1          1        1