Pandas 如何按国家分组统计各公司的员工总人数

你可以通过两种常用方法实现需求，根据你需要的输出结构选择即可：

方法1：生成宽表（每行对应一个国家，每列对应一家公司） #

适合需要直接对比同一国家不同公司员工规模的场景，使用pivot_table实现：

import pandas as pd

# 先读入你的原始数据集，此处以csv为例，其他格式对应调整读入方法即可
df_raw = pd.read_csv("你的原始数据集路径.csv")

# 生成统计结果
result_df = df_raw.pivot_table(
    index="country",  # 行维度：国家
    columns="company", # 列维度：公司
    values="total employees", # 聚合的数值字段：员工总数
    aggfunc="sum", # 聚合逻辑：求和
    fill_value=0, # 某国家没有对应公司的员工时，填充值为0
).reset_index() # 将国家从索引转为普通列，方便后续处理

方法2：生成长表（每行对应一个国家+公司组合） #

适合后续需要进一步做数据关联、过滤的场景，使用groupby实现：

import pandas as pd

df_raw = pd.read_csv("你的原始数据集路径.csv")

result_df = df_raw.groupby(
    ["country", "company"], # 分组维度：国家+公司
    as_index=False # 不把分组字段转为索引
)["total employees"].sum() # 对员工总数字段求和

验证说明 #

你的数据集涉及30~40个国家、8家公司：

• 宽表结果的行数应为30~40行，列数为9列（1列国家 + 8列公司）
• 长表结果的行数最多为 40*8=320行，最少为8行（所有公司都只在同一个国家）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Akira