観測値を追加してデータフレームの行を減らす

Question

私はいくつかの顕微鏡スライドの実験データを持っています。スライドごとに私はいくつかの写真画像を撮影しており、それぞれの画像に多数の標本があります。

例：

from pandas import DataFrame, Series 
import seaborn as sns 

data = {'Slide' :  [0,0,0,0,0,0,0,0,0, 0,0,0, 9,9,], 
     'Image' :  [1,1,1,1,1,1,1,1,1, 2,2,2, 1,7], 
     'Specimen' : [1,1,1,1,2,2,3,3,3, 1,1,1, 1,1], 
     'Foci' :  [8,9,7,9,6,9,7,9,6, 6,7,6, 9,6]} 

df = DataFrame(data, columns=['Slide','Image','Specimen','Foci']) 
df 

：スライド0で、私は合計（画像1で3、画像2の1）の4つの標本を持って各スライドのために私は私が持っているショーの多くの標本を知りたいのですが

私は答えに一部の方法を取得することができますが、私はまだスライドごとに標本番号を追加する必要があるとして、これは、私が必要とかなりものではありません。

df.groupby(['Slide','Image']).max() 

あなたは、各スライドの .sum()をすることができます次に

uniques = df.groupby(['Slide', 'Image'])['Specimen'].nunique() 

：

uniques.groupby(level='Slide').sum() 

を取得する：

Answer 1

GROUPBY機能を使用すると、基本的に「ピボット」ことができますあなたのような結果がExcelででしょう：

df = df.groupby(['Slide','Image']).Specimen.nunique() 

.nunique（）関数を使用すると、スライドごとに画像ごとに一意の値の数を与えます。このシリーズで.reset_index（）を使用すると、データフレームに戻すことができます。

df.reset_index(inplace=True) 

df 
    Slide Image Specimen 
0 0  1  3 
1 0  2  1 
2 9  1  1 
3 9  7  1 

あなたは、あなたが最後に1 GROUPBYを使用することができますスライドによる値のちょうど合計を検索する場合：

df = df.groupby('Slide').sum()['Specimen'] 
df 
Slide 
0 4 
9 2 

Answer 2

あなたは、各.groupby(['Slide', 'Image')とても似ため.nunique()Specimenを得ることができます

Slide 
0 4 
9 2