Подсчитать все строковые значения в заданном столбце таблицы и сгруппировать их по третьему столбцу

Question

У меня есть три столбца. таблица выглядит так:

ID.   names     tag
1.     john.     1
2.     sam       0
3.    sam,robin. 1
4.     robin.    1

Id: тип целое число Имена: строка типа Tag: тип целое число (всего 0,1)

Я хочу узнать, сколько раз каждое имя повторяется, сгруппированные по 0 и 1. Это должно быть сделано в python.

Ответ должен выглядеть так

               0                 1
John           23                12
Robin          32                10
sam            9                 30

Answer 1

С помощью extractall а также crosstab:

s = df.names.str.extractall(r'(\w+)').reset_index(1, drop=True).join(df.tag)

pd.crosstab(s[0], s['tag'])

tag    0  1
0
john   0  1
robin  0  2
sam    1  1

Answer 2

Из-за характера вашего names В столбце есть некоторая повторная обработка, которую необходимо выполнить, прежде чем вы сможете получить значения счетчиков. В случае вашего примера dataframe это может выглядеть примерно так:

my_counts = (df.set_index(['ID.', 'tag'])
             # Get rid of periods and split on commas
             .names.str.strip('.').str.split(',')
             .apply(pd.Series)
             .stack()
             .reset_index([0, 1])
             # rename column 0 for consistency, easier reading
             .rename(columns={0: 'names'})
             # Get value counts of names per tag:
             .groupby('tag')['names']
             .value_counts()
             .unstack('tag', fill_value=0))

>>> my_counts
tag    0  1
names      
john   0  1
robin  0  2
sam    1  1