如果这是重复项，请将我链接到重复项。我还没有找到其他任何可以回答我问题的帖子。
我有一个数据框knn_res，具有以下尺寸和数据：
username Prediction is_bot
0 megliebsch 1 0 1 megliebsch 1 0
2 megliebsch 1 0
3 megliebsch 1 0
4 megliebsch 1 0
... ... ... ...
1220 ARTHCLAUDIA 1 1
1221 ARTHCLAUDIA 1 1 1222 ARTHCLAUDIA 1 1
1223 ARTHCLAUDIA 1 1
1224 ASSUNCAOWALLAS 1 1
[1225 rows x 3 columns]
我想为每个用户名计算
prediction = 1和prediction = 0的预测数，并使用这些值创建两个新列。例如，使用以下数据集：| username | prediction | is_bot |
|:--------:|:----------:|:------:|
| foo | 1 | 1 |
| foo | 1 | 1 |
| foo | 1 | 1 |
| foo | 0 | 1 |
| foo | 0 | 1 |
| foo1 | 0 | 1 |
| foo1 | 0 | 1 |
| foo1 | 0 | 0 |
| foo1 | 0 | 0 |
| foo1 | 1 | 0 |
| foo1 | 1 | 0 |
| foo1 | 0 | 0 |
| foo2 | 1 | 0 |
| foo2 | 1 | 0 |
| foo2 | 1 | 1 |
我想要：
| username | count_bot | count_human |
|:--------:|:----------:|:-----------:|
| foo | 3 | 2 |
| foo1 | 2 | 5 |
| foo2 | 3 | 0 |
适用以下逻辑：
对于每一行，如果为
Prediction == 1，则增加count_bot计数器。如果为Prediction == 0，则增加count_human计数器。然后，将各行的总计和分组依据附加。到目前为止，我已经尝试引用this question并尝试了以下方法：
knn_res['count_bot'] = knn_res[knn_res.Prediction == 1].count()
print(knn_res)
产生：
username Prediction is_bot count_bot
0 megliebsch 1 0 NaN
1 megliebsch 1 0 NaN
2 megliebsch 1 0 NaN
3 megliebsch 1 0 NaN
4 megliebsch 1 0 NaN
... ... ... ... ...
1220 ARTHCLAUDIA 1 1 NaN
1221 ARTHCLAUDIA 1 1 NaN
1222 ARTHCLAUDIA 1 1 NaN
1223 ARTHCLAUDIA 1 1 NaN
1224 ASSUNCAOWALLAS 1 1 NaN
试：
new = knn_res.groupby('username').sum()
print(new)
产量：
Prediction is_bot
username
666STEVEROGERS 25 25
ADELE_BROCK 1 25
ADRIANAMFTTT 24 25
AHMADRADJAB 1 25
ALBERTA_HAYNESS 24 25
ALTMANBELINDA 23 25
ALVA_MC_GHEE 25 25
ANGELITHSS 25 25
ANN1EMCCONNELL 25 25
ANWARJAMIL22 25 25
AN_N_GASTON 25 25
ARONHOLDEN8 25 25
ARTHCLAUDIA 25 25
ASSUNCAOWALLAS 1 1
BECCYWILL 9 25
BELOZEROVNIKIT 17 25
BEN_SAR_GENT 1 25
BERT_HENLEY 24 25
BISHOLORINE 25 25
BLACKERTHEBERR5 11 25
BLACKTIVISTSUS 7 25
BLACK_ELEVATION 24 25
BOGDANOVAO2 7 25
BREMENBOTE 10 25
B_stever96 1 0
CALIFRONIAREP 24 25
C_dos_94 25 24
Cassidygirly 25 0
ChuckSpeaks_ 25 0
Cyabooty 0 0
DurkinSays 1 0
LSU_studyabroad 24 0
MisMonWEXP 0 0
NextLevel_Mel 25 0
PeterDuca 24 0
ShellMarcel 25 0
Sir_Fried_Alott 25 0
XavierRivera_ 0 0
ZacharyFlair 0 0
brentvarney44 1 0
cbars68 0 0
chloeschultz11 25 0
hoang_le_96 1 0
kdougherty178 25 0
lasallephilo 0 0
lovely_cunt_ 1 0
megliebsch 24 0
msimps_15 24 0
okweightlossdna 24 0
tankthe_hank 24 0
为了达到理想的结果，我在做错什么？
最佳答案
对username和prediction进行分组，以将列username和prediction的相同值分组。对于每个prediction 0，prediction 1和username将分为不同的组。在每个组上调用count（注意：由于需要，我从is_bot更改为prediction之前的count）。最后，unstack将0和1放在列中，然后根据需要rename
df_out = (df.groupby(['username', 'prediction']).prediction.count().unstack(fill_value=0).
rename({0: 'count_human', 1: 'count_bot'}, axis= 1))
Out[30]:
prediction count_human count_bot
username
foo 2 3
foo1 5 2
foo2 0 3
一步步：
按每组
username和prediction分组，并依靠每组0，每个1的usernamedf.groupby(['username', 'prediction']).prediction.count()
Out[32]:
username prediction
foo 0 2
1 3
foo1 0 5
1 2
foo2 1 3
Name: prediction, dtype: int64
拆栈以将索引
prediction放入列df.groupby(['username', 'prediction']).prediction.count().unstack(fill_value=0)
Out[33]:
prediction 0 1
username
foo 2 3
foo1 5 2
foo2 0 3
最后，重命名列以匹配所需的输出
(df.groupby(['username', 'prediction']).prediction.count().unstack(fill_value=0).
rename({0: 'count_human', 1: 'count_bot'}, axis= 1))
Out[34]:
prediction count_human count_bot
username
foo 2 3
foo1 5 2
foo2 0 3