Python如何对DataFrame按hour分组转置 统计Key press与Abandon计数

直接使用pandas的分类统计逻辑即可完成需求，两种常用实现方式如下：

• 简洁写法：调用pd.crosstab生成交叉统计表

import pandas as pd
# 替换df为你实际的DataFrame变量名
res = pd.crosstab(df["hour"], df["Disconnection"]).reset_index()

• 灵活写法：分组计数后转宽表，适合后续扩展聚合规则

res = df.groupby(["hour", "Disconnection"]).size().unstack(fill_value=0).reset_index()

基于你提供的样例数据，运行后得到的统计结果为：

计数校验：8点时段共14条记录，其中Abandon出现4次、Key press出现10次；9点时段共7条记录，其中Abandon出现3次、Key press出现4次，和原始数据逐行核对一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Maki