计算 pandas/python 中的嵌套类别

Question

目标： 获取嵌套在另一个类别中的类别计数的汇总表。

示例： 我有这个数据框：

# initialize data of lists.
data = {'Name': ['Tom', 'Tom', 'Tom', 'jack', 'jack', 'Mary', 'Mary', 'Mary', 'Jim', 'Jim'],
        'Age': ['X', 'X', 'X', 'X', 'X','X','Y','Z', 'X', 'Y']}
 
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

任务： 我想将 X、Y 和 Z 重新编码为简单、中等和困难，但与名称嵌套。例如，X很简单（它只有X），重复2次（汤姆和杰克）。中-难（玛丽重复 1 次）和简单-中度（吉姆重复 1 次）。

我有几个小时的时间来重新编码，我可以重新编码到另一列，但我只有 1 个类别（例如）对于第一行来说很容易。

如何“合并”行并获得我正在寻找的结果？

感谢您的帮助

Answer 1

IIUC，你可以试试这个：

df["Age"] = df["Age"].map({"X": "easy", "Y": "medium", "Z": "hard"})

out = df.groupby(["Name", "Age"]).size().unstack(fill_value=0)

out = out[["easy", "medium", "hard"]]

Age   easy  medium  hard
Name                    
Jim      1       1     0
Mary     1       1     1
Tom      3       0     0
jack     2       0     0