熊猫通过辅助信息进行计数

Question

我有以下数据框：df = pd.DataFrame([{'file_name': 'my_movie.mov', 'status': 'final'}, {'file_name': 'his_movie.mov', 'status': 'source'}, {'file_name': 'her_movie.mov', 'status': 'source'}])       file_name  status0   my_movie.mov   final1  his_movie.mov  source2  her_movie.mov  source我想做这样的事情：df.groupby('status')[['status', 'file_name', 'count']]file_name可以是任何 file_name 值，count 是count记录数。答案是这样的：status         file_name              countfinal          my_movie.mov           1source         his_movie.mov          2在 SQL（使用 mysql 方言）中我会这样做：SELECT status, file_name, COUNT(*) FROM df GROUP BY status我将如何在熊猫中做到这一点？我得到的最接近的是这个，但这没有添加到我想要的 file_name 中：>>> df[['new__status', 'file_name']].groupby('new__status').count().sort_values('file_name', ascending=False)

Answer 1

尝试这个

df.groupby('status').agg({'file_name': 'first', 'status': 'size'}).rename(columns={'status': 'count'}).reset_index()

Answer 2

使用series.groupby NamedAgg

df_agg = df.groupby('status').file_name.agg(file_name='first', count='count').reset_index()

Out[393]:

   status      file_name  count

0   final   my_movie.mov      1

1  source  his_movie.mov      2