私はこのようなパンダのデータフレームを扱っていますパンダのデータフレームGROUPBY

Question

の外にカウントして新しい列を抽出：

 Day Hour   Prio Value 
0  1  6  Critical  1 
1  1 16  Critical  1 
2  1 17  Content  1 
3  1 17   Low  1 
6  1 19  Critical  1 
7  1 20   High  1 
8  2 10   High  1 
9  2 10   Low  2 

そして今、私は数を表す新しい列を生成しながら、デイや時間によってグループ化する必要現在の列valueに存在する列Prioの各値のだから私はこの構造を達成したい：

 Day Hour Critical Content Low High 
0  1  6   1  0 0  0 
1  1 16   1  0 0  0 
2  1 17   0  1 1  0 
6  1 19   1  0 0  0 
7  1 20   0  0 0  1 
8  2 10   0  0 2  1 

私は今、さまざまなことを試みたが、むしろうまくいっていない。私は、これらのデータフレームを集約して、他の列をDayとHourでさらに集約してさらに集約することを目標にしています。特に、優先度の中で1日あたりの割合の割合が必要です（少なくとも1つの非ゼロ値が常に存在します）。

以前の解決策では、各行を繰り返して単一の値を抽出していましたが、これはかなり遅かったです。私はデータをbokehサーバーアプリケーション内でライブで更新する必要があるので、できるだけ効率的にしておきたいと思います。たぶん、itertuplesまたはこれに類するものを使用しないで解決策がありますか？ありがとうございました！

Answer 1

df.groupby(['Day','Hour','Prio']).sum().unstack().fillna(0).astype(int) 
#   Value     
#Prio  Content Critical High Low 
#Day Hour       
#1 6   0  1 0 0 
# 16   0  1 0 0 
# 17   1  0 0 1 
# 19   0  1 0 0 
# 20   0  0 1 0 
#2 10   0  0 1 2 

必要に応じて、インデックスをさらにリセットすることができます。

Answer 2

それともさんは​​、unstack、reset_index、およびrename_axisを使用してみましょう

pd.pivot_table(df,values='Value',index=['Day','Hour'],columns=['Prio'],aggfunc='sum')\ 
    .fillna(0).astype(int) 


Out[22]: 
Prio  Content Critical High Low 
Day Hour        
1 6   0   1  0 0 
    16   0   1  0 0 
    17   1   0  0 1 
    19   0   1  0 0 
    20   0   0  1 0 
2 10   0   0  1 2 

Answer 3

を試すことができます。

df.set_index(['Day','Hour','Prio'])['Value']\ 
    .unstack().fillna(0)\ 
    .astype(int).reset_index()\ 
    .rename_axis(None,1) 

出力：

Day Hour Content Critical High Low 
0 1  6  0   1  0 0 
1 1 16  0   1  0 0 
2 1 17  1   0  0 1 
3 1 19  0   1  0 0 
4 1 20  0   0  1 0 
5 2 10  0   0  1 2