Python Pivot Table条件付きカウント

Question

次の結果を持つピボットテーブルを生成しようとしています 私は勝敗の数をどのように計算しているのだろうかと思っています。 本質的に、 「勝利」

私はドロー/ウィン/失われたことにより、速度の内訳を持ってしたくないので、列として検索結果を使いたくなかった...ただ

Name Result  Win Loss Draw Speed 
James 6   2  2  2  50 
Bob  9   7  2  0  48 
Mary  10  5  3  2  70 

の＃をカウントする方法があります

これはコードです

report = pd.pivot_table(df,index=["Name"], values=["Result", "Speed"], aggfunc= {"Result": len, "Speed": np.mean}, fill_value=0) 

Answer 1

あなたのデータを仮定すると、事前にありがとうございます。このようなものになります。

# sample data 
df = pd.DataFrame({ 
    'Name' : ['James']*6 +\ 
      ['Bob']*9 +\ 
      ['Mary']*10, 
    'Result' : ['Win']*2 + ['Loss']*2 + ['Draw']*2 +\ 
       ['Win']*7 + ['Loss']*2 +\ 
       ['Win']*5 + ['Loss']*3 + ['Draw']*2, 
    'Speed' : [50]*6 +\ 
       [48]*9 +\ 
       [70]*10 
}) 

を次に単に 'ウィン' とピボットでフィルタ：

# Filter on 'Win'; make pivot table 
df[df.Result == 'Win'].pivot_table(index = 'Name', 
            values = ['Result', 'Speed'], 
            aggfunc = {'Result' : 'count', 
               'Speed' : 'mean'}, 
            fill_value = 0).rename(columns = {'Result' : 'Win'}) 

またはGROUPBY凝集体：

# groupby.agg() 
df[df.Result == 'Win'].groupby('Name').agg({'Result' : 'count', 
              'Speed' : 'mean'}).rename({'Result' : 'Win'}) 

同じ結果：