python - 通过添加观察值来减少数据框的行

我有一些显微镜载玻片的实验数据。每一张幻灯片我都拍了很多照片，每张照片上都有很多标本。我想知道每一张幻灯片都有很多样本：
例：在幻灯片0上，我总共有四个样本（图1中有三个，图2中有一个）：

from pandas import DataFrame, Series
import seaborn as sns

data = {'Slide' :      [0,0,0,0,0,0,0,0,0,  0,0,0,    9,9,],
        'Image' :      [1,1,1,1,1,1,1,1,1,  2,2,2,    1,7],
        'Specimen' :   [1,1,1,1,2,2,3,3,3,  1,1,1,    1,1],
        'Foci' :       [8,9,7,9,6,9,7,9,6,  6,7,6,    9,6]}

df = DataFrame(data, columns=['Slide','Image','Specimen','Foci'])
df

我可以得到部分答案，但这不是我所需要的，因为我仍然需要为每张幻灯片加上样本编号：

df.groupby(['Slide','Image']).max()

最佳答案

groupby功能允许您像在excel中一样“透视”结果：

df = df.groupby(['Slide','Image']).Specimen.nunique()

函数的作用是：为每张幻灯片提供每张图像的唯一值。然后，可以在此系列中使用.reset_index（）将其转换回数据帧。

df.reset_index(inplace=True)

df
    Slide   Image   Specimen
0   0       1       3
1   0       2       1
2   9       1       1
3   9       7       1

如果只想通过幻灯片找到值的和，则可以使用最后一个groupby：

df =  df.groupby('Slide').sum()['Specimen']
df
Slide
0    4
9    2

关于python - 通过添加观察值来减少数据框的行，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/37801272/