パンダはユーザ別にカテゴリカウントを集計します

Question

パンダを使用して各カテゴリの頻度をカウントする方法を教えてください。出力はMultiIndexとSeriesである - 私はあなたが列authorとcategory内のすべてのカテゴリの長さを取得するためsizeでgroupbyを使用することができますので、私は、ユーティリティ行列を作成するために旋回することができる

|--|**author** | **category**| 
0| A | movies 
1| B | games 
2| C | pics 
4| A | movies 
5| C | movies 
6| B | games 




|--|**author** | **category count**| 

A | movies |2 | 
B | games |2 | 
C | movies |1 | 
C | pics |1 | 

Answer 1

これを実行したいと思います。

print (df.groupby(['author','category']).size()) 
author category 
A  movies  2 
B  games  2 
C  movies  1 
     pics  1 
dtype: int64 

その後MultiIndexから列を作成し、値の列の列名を設定するためreset_indexを追加 - 出力はDataFrameです：

df = df.groupby(['author','category']).size().reset_index(name='category count') 
print (df) 
    author category category count 
0  A movies    2 
1  B games    2 
2  C movies    1 
3  C  pics    1 

しかし、複数のソリューションがある必要crosstab場合：

#add unstack for reshape 
df1 = df.groupby(['author','category']).size().unstack(fill_value=0) 
print (df1) 
category games movies pics 
author      
A    0  2  0 
B    2  0  0 
C    0  1  1 

---

df1 = pd.crosstab(df['author'],df['category']) 
print (df1) 
category games movies pics 
author      
A    0  2  0 
B    2  0  0 
C    0  1  1 

---

df1 = df.pivot_table(index='author',columns='category', aggfunc='size', fill_value=0) 
print (df1) 
category games movies pics 
author      
A    0  2  0 
B    2  0  0 
C    0  1  1 

EDIT：

What is the difference between size and count in pandas?