如何统计DataFrame两列值组合的频率并调整列结构？

要实现统计Column B与Column C值组合的出现频率、添加计数列并删除Column A，可以用以下两种简洁方法：

方法1：使用groupby + size #

# 删除Column A列
df = df.drop('Column A', axis=1)

# 按B、C列分组统计出现次数，重置索引并重命名计数列
result_df = df.groupby(['Column B', 'Column C']).size().reset_index(name='Count')

方法2：直接用DataFrame的value_counts #

这种方法更直接，适合快速统计多列组合的频率：

# 删除Column A列
df = df.drop('Column A', axis=1)

# 统计B、C列组合的出现频率，转成结构化DataFrame
result_df = df[['Column B', 'Column C']].value_counts().reset_index(name='Count')

两种方法最终都会得到符合预期的结果：

注：value_counts()默认按计数降序排列，如果需要保持原数据中组合的出现顺序，可添加参数sort=False。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kenny