如何在groupby分组后统计DataFrame某列中两个特定值的数量？

原始数据 #

给定的DataFrame如下：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Year':[1991,1992 ,1993,2000,2020,2022,1980],
           'Decade':["90s","90s","90s","2_00s","2_20s","2_20s","80s"],
           'Rating': [0,0,1,3,3,2,3]})

对应的表格展示：

需求 #

按Decade字段分组，统计每个分组中Rating列里值为0和值为3的数量，最终得到如下格式的结果：

Rating
Decade  0       3

80s     0       1
90s     2       0
2_00s   0       1
2_20s   0       1

实现代码 #

方法1：使用交叉表快速生成 #

直接用pd.crosstab生成分组统计的交叉表，再筛选目标Rating值：

# 生成交叉表并筛选0和3的统计结果
result = pd.crosstab(df['Decade'], df['Rating'])[[0, 3]]
# 构建多级列头以匹配期望格式
result.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('Rating', 0), ('Rating', 3)])
print(result)

方法2：分组统计+重排结构 #

通过groupby分组后统计值出现次数，再重新整理结构：

# 分组统计Rating各值的数量，空值填充为0
result = df.groupby('Decade')['Rating'].value_counts().unstack(fill_value=0)[[0, 3]]
# 构建多级列头
result.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([('Rating', 0), ('Rating', 3)])
print(result)

运行结果 #

执行上述代码后，输出结果与期望格式完全一致：

Rating
Decade  0       3
80s     0       1
90s     2       0
2_00s   0       1
2_20s   0       1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Inês Outor