pandas按指定列groupby统计分组总行数及POS值个数的方法

你可以选择以下两种方式实现需求，推荐第一种一次性聚合的写法，效率更高：

方法1：分组时直接聚合两个指标 #

直接在groupby阶段同时统计每组总数据量和POS的数量，无需后续拼接操作：

dfB = dfA.groupby(["name", "field", "country"], dropna=False).agg(
    No_of_data=("action", "size"),
    No_of_POS=("action", lambda x: (x == "POS").sum())
).reset_index()

方法2：单独统计POS数量后合并到已有的dfB #

如果已经生成了dfB不想重新执行分组逻辑，可以先统计每组POS的数量，再左连接合并到dfB，无POS的组会自动补0：

# 统计每组POS数量
pos_count = dfA[dfA["action"] == "POS"].groupby(["name", "field", "country"], dropna=False).size().reset_index(name="No_of_POS")
# 合并到dfB，缺失值补0并转换为整数类型
dfB = dfB.merge(pos_count, on=["name", "field", "country"], how="left").fillna({"No_of_POS": 0})
dfB["No_of_POS"] = dfB["No_of_POS"].astype(int)

最终得到的dfB结构如下：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dawn.Sahil