如何用Python Pandas按职位分组统计ID数量与呼叫次数？

错误原因分析 #

你写的代码逻辑完全搞反了：

1. 先取df['Title']只保留这一列，后续分组时根本找不到ID列，直接触发KeyError；
2. 你需要按Title分组统计，结果代码里写成了按ID分组，完全不符合需求。

正确实现代码 #

根据你的需求，按Title分组后统计不同ID的数量（即每组的员工数）和呼叫记录总条数，可以用以下代码：

import pandas as pd

# 假设你的数据集是df
result = df.groupby('Title').agg(
    **{'ID(count)': ('ID', 'nunique'),
       'Calls(count)': ('Calls', 'count')}
).reset_index()

# 输出类似你期望的表格格式
print(result.to_string(index=False))

如果你的Calls列是每个员工的呼叫次数，需要统计每组的总呼叫次数（而非记录条数），把count换成sum即可：

result = df.groupby('Title').agg(
    **{'ID(count)': ('ID', 'nunique'),
       'Calls(count)': ('Calls', 'sum')}
).reset_index()

代码解释 #

• groupby('Title')：按职位列分组，这是你需求的核心分组逻辑；
• agg()：批量指定不同列的统计方式，nunique用于统计不同ID的数量（去重计数），count/sum对应呼叫的记录数/总次数；
• reset_index()：把分组的Title从索引变回普通列，让输出更符合你要的表格结构；
• to_string(index=False)：去掉默认的行索引，输出更整洁的表格。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者That_non_coder