创建pandas哑变量时如何对Cost求和而非生成二进制值并统计账户数

你现有代码仅返回0/1哑变量的原因是str.get_dummies()仅会对分类值做二进制编码，不会关联Cost列的数值，也不会统计账户维度信息，换用透视表结合分组统计的方案即可实现需求：

import pandas as pd

# 1. 生成按月份分组、SKU为列的Cost求和表，缺失值填充为0
sku_cost_pivot = df.pivot_table(
    index="Month",
    columns="Sku",
    values="Cost $",
    aggfunc="sum",
    fill_value=0
).reset_index()

# 2. 统计每月唯一账户数量
monthly_account_cnt = df.groupby("Month")["Acct_id"].nunique().reset_index(name="total_accounts")

# 3. 合并两个表得到最终结果
final_result = pd.merge(sku_cost_pivot, monthly_account_cnt, on="Month")

# （可选）如果需要金额前加$符号匹配预期输出格式，添加以下代码
for sku_col in df["Sku"].unique():
    final_result[sku_col] = "$" + final_result[sku_col].astype(str)

运行后final_result就是你需要的输出结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者titu84hh