Python按Order列统计物料各状态数量的实现求助

我来帮你搞定这个需求！你已经完成了「Total Materials」列的统计，剩下的各状态物料数量统计可以用 pandas 的哑变量转换 + 分组求和来实现，具体步骤如下：

步骤1：回顾已实现的总物料数统计 #

你已经写出了正确的代码来计算每个订单的总物料数，这里再整合到完整流程里：

# 计算每个Order对应的总物料数并添加到原数据集
ds['Total Materials'] = ds.groupby('Order')['Order'].transform('count')

步骤2：统计各状态下的物料数量 #

我们可以通过以下两步实现：

1. 用 pd.get_dummies() 将status列转换为多个二进制列（每个状态对应一列，该行符合状态则为1，否则为0）
2. 按Order分组对这些二进制列求和，再用transform将结果映射回原数据的每一行，这样同一订单的所有行都会显示该订单对应状态的物料数量

具体代码：

import pandas as pd

# 生成status列的哑变量（每个状态对应独立列）
status_dummies = pd.get_dummies(ds['status'])

# 按Order分组，对每个状态列求和，并用transform将结果映射到每一行
status_counts = status_dummies.groupby(ds['Order']).transform('sum')

# 将状态统计列合并到原数据集
ds = pd.concat([ds, status_counts], axis=1)

最终结果 #

执行完上述代码后，你会得到和期望完全一致的数据集：

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