如何在pandas中group by分组后将行数据转为列展示

你需要的是按两个字段分组后将其中一个字段的取值转为列、输出对应组合计数的结果，可以用以下任意一种方法实现：

• 方法1：使用crosstab（最适配频率统计场景）

import pandas as pd
df1= pd.read_csv('Employee_Attrition.csv')
df4=df4[['BusinessTravel','JobRole']]
# 直接生成符合要求的结果
res = pd.crosstab(
    index=df4['BusinessTravel'],
    columns=df4['JobRole'],
    fill_value=0 # 无匹配的组合填充为0
)
print(res)

• 方法2：使用pivot_table透视表实现

res = df4.pivot_table(
    index='BusinessTravel',
    columns='JobRole',
    aggfunc='size', # 统计分组行数
    fill_value=0
)

• 方法3：在原有groupby逻辑基础上修改

# 先按两个字段分组计数，再把JobRole转为列
res = df4.groupby(['BusinessTravel','JobRole']).size().unstack(fill_value=0)

以上三种方法输出的结果都符合预期：行索引为BusinessTravel的不同取值，列名为JobRole的各个分类，单元格为对应分组的计数值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者anirban karak