按State列统计Wallet Type列值，生成指定格式统计表格

原始Table A #

Wallet Type State 
------------------------ 
106         1 
106         2 
106         1 
106         1 
106         2 
112         1 
112         2 
112         2 

目标Table B（期望结果） #

State Distributor(106) Agent(112) 
---------------------------------------- 
 1     3                1 
 2     2                2 

嘿，这事儿很简单！你要做的就是把原始的行数据转换成按State分组，统计不同Wallet Type数量的透视表，我给你两个常用工具的实现方案：

方案1：用SQL实现 #

如果你的数据存在数据库里，用下面的SQL查询就能直接得到目标结果：

SELECT
    State,
    COUNT(CASE WHEN "Wallet Type" = 106 THEN 1 END) AS "Distributor(106)",
    COUNT(CASE WHEN "Wallet Type" = 112 THEN 1 END) AS "Agent(112)"
FROM
    YourTableName  -- 替换成你的实际表名
GROUP BY
    State
ORDER BY
    State;

逻辑解释：

• 用GROUP BY State把数据按State分组
• 用CASE WHEN筛选出每个组内Wallet Type为106/112的记录，再用COUNT统计数量
• 最后按State排序，和目标Table B的格式完全匹配

方案2：用Python Pandas实现 #

如果是用Python处理数据，用Pandas的透视表功能可以快速搞定：

import pandas as pd

# 先构造原始数据（如果你的数据是从文件读取的，替换成pd.read_csv之类的即可）
df = pd.DataFrame({
    'Wallet Type': [106, 106, 106, 106, 106, 112, 112, 112],
    'State': [1, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 2]
})

# 生成透视表并调整格式
table_b = df.pivot_table(
    index='State',
    columns='Wallet Type',
    aggfunc='size',  # 统计行数
    fill_value=0     # 空值填充为0
).rename(columns={106: 'Distributor(106)', 112: 'Agent(112)'}).reset_index()

# 打印出和目标格式一致的结果
print(table_b.to_string(index=False))

运行这段代码后，输出的结果就和你要的Table B一模一样啦！

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