如何在pandas中的聚合函数中创建并查找列的频率

我有一个dataframe，我想做一个groupby两列，然后创建一个字典，它的值和频率作为聚合函数。这就是我的数据看起来的样子

A, B, C
-------
1, 2, V
1, 2, V
1, 2, B
1, 3, V
1, 3, B
1, 3, B

我想按

A

和

B

分组，并创建一个显示

C

列频率的词典。这是我的最终数据帧的外观：

A, B, C
-------
1, 2, {V:2, B:1}
1, 3, {V:1, B:2}

---

我该怎么做呢？

使用

groupby

+

值\u计数

+

进行记录

df=df.groupby(['A','B']).C.apply(lambda x : [x.value_counts().to_dict()]).str[0].reset_index()
df
Out[73]: 
   A  B                 C
0  1  2  {'V': 2, 'B': 1}
1  1  3  {'B': 2, 'V': 1}

df.C.str.len()
Out[75]: 
0    2
1    2
Name: C, dtype: int64

---

使用

groupby

+

值\u计数

+

进行记录

df=df.groupby(['A','B']).C.apply(lambda x : [x.value_counts().to_dict()]).str[0].reset_index()
df
Out[73]: 
   A  B                 C
0  1  2  {'V': 2, 'B': 1}
1  1  3  {'B': 2, 'V': 1}

df.C.str.len()
Out[75]: 
0    2
1    2
Name: C, dtype: int64

---

to_json更简单我想@W-B（lambda x:x.value_counts（）.to_json（））.reset_index（）@W-B:我怎样才能添加另一个字典大小的列？@H.Z.你认为dict的大小是指长度吗？@W-B:我可以知道str[0]在这里做什么吗？@H.Z.因为熊猫会自动将dict转换为熊猫数据帧类型，所以我们需要把我们创建的所有dict放到列表中来“保护”它，然后你的dict在列表中，我们做str[0]，选择列表的第一项得到dict/to_json更简单我想@W-B（lambda x:x.value_counts（）.to_json（））。reset_index（）@W-B：我如何添加另一个字典大小的列？@H.Z.你认为dict的大小是多少，你是说长度吗？@W-b:我可以知道str[0]在这里做什么吗？@H.Z.因为pandas会自动将dict转换为pandas数据帧类型，所以我们需要将我们创建的所有dict都列在列表中以“保护”它，然后你的dict在列表中，我们执行str[0]，选择列表的第一项获取dict/