如何将左侧表格转换为右侧汇总表格？已尝试get dummies函数

假设你的左侧数据是按单条记录存储（比如每行对应一个用户的单个类别标签），右侧是按用户/分组维度汇总各类别的计数，以下是完成转换的具体步骤：

1. 合并分组列与虚拟变量 #

用get_dummies生成0/1虚拟变量后，把原数据中的分组标识列（比如用户ID、分组名称）和虚拟变量列合并，保留分组维度：

import pandas as pd

# 示例：原数据df包含'用户ID'和'类别'列
dummies_df = pd.get_dummies(df['类别'])
# 合并分组列与虚拟变量
combined_df = pd.concat([df['用户ID'], dummies_df], axis=1)

2. 按分组列汇总求和 #

因为虚拟变量中1代表对应类别出现，对分组列执行groupby+sum操作，就能得到每个分组下各类别的总出现次数：

# 按用户ID分组，对所有虚拟变量列求和
summary_table = combined_df.groupby('用户ID').sum().reset_index()

3. 格式调整（按需） #

如果需要匹配目标表格的表头或列顺序，可以手动调整：

# 示例：重命名列名
summary_table = summary_table.rename(columns={'类别A': '类别A计数', '类别B': '类别B计数'})
# 调整列顺序
summary_table = summary_table[['用户ID', '类别A计数', '类别B计数']]

示例验证 #

假设左侧原始数据：

经get_dummies合并后：

分组求和后得到右侧汇总表：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者L Cornwall