pandas DataFrame单类别计数实现：统计各职位收发邮件总数量

实现思路 #

我们需要分别统计每个职位作为发件方的总发送邮件量、作为收件方的总接收邮件量，再将两个维度的数值相加，就能得到每个职位的收发总邮件量。

具体代码实现 #

import pandas as pd

# 假设原始数据已经存为名为 df 的DataFrame
# 1. 统计各职位发件总数量
send_total = df.groupby('fromJobtitle')['e-mails'].sum()
# 2. 统计各职位收件总数量
receive_total = df.groupby('toJobtitle')['e-mails'].sum()
# 3. 合并收发数据并求和，缺失值补0
result = send_total.add(receive_total, fill_value=0).reset_index()
# 4. 重命名列名匹配需求
result.columns = ['totalJobtitle', 'e-mails']
# 可选：按邮件总数量降序排序
result = result.sort_values('e-mails', ascending=False, ignore_index=True)

注意事项 #

• 对于自己发给自己的邮件（比如CEO发给CEO的记录），会同时计入该职位的发件量和收件量，符合「收发总数量」的统计逻辑。如果不需要重复计算，可以先过滤掉fromJobtitle == toJobtitle的记录再执行上述统计。
• fill_value=0的作用是处理仅发过邮件未收过邮件、或仅收过邮件未发过邮件的职位，避免求和出现空值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者darklight213