Python 3.x 如何查找另一列在不同行中具有多个值的列值的总长度

有没有办法找到同时包含苹果和草莓的ID，然后找到总长度？只有苹果的ID和只有草莓的ID

df:

---

谢谢

如果在

水果

列中，所有值始终仅为

苹果

或

草莓

，则可以比较每组的集合，然后通过

真

值的

和

计算

ID

：

v = ['Apple','Strawberry']
out = df.groupby('ID')['Fruit'].apply(lambda x: set(x) == set(v)).sum()
print (out)
2

编辑：如果有多个值：

s = df.groupby('ID')['Fruit'].agg(frozenset).value_counts()
print (s)
{Apple}                2
{Strawberry, Apple}    2
{Strawberry}           1
Name: Fruit, dtype: int64

---

您可以对数据帧（1.1.0.）使用

pivot_表

和

value_计数

：

输出：

Apple  Strawberry
1      1             2
       0             2
0      1             1

或者，您可以使用：

df.groupby(['ID', 'Fruit']).size().unstack('Fruit', fill_value=0)\
.value_counts()

---

查找什么的总长度？如果将

EFG

更改为

ABC

，预期输出是什么？然后组

ABC

匹配与否？我更新了所需的输出如果

ID

有苹果和草莓以外的水果怎么办？当一个

ID

的水果

Apple

、

草莓

和其他水果在同一组时，应该输出什么？谢谢@jezrael！如果我想找到一个水果的总ID的总长度，我可以将

v

更改为苹果或草莓？@Mick-yop，只需要

set（x）=set（v）

@Mick-如果所有值总是

apple

或

草莓

列

水果

如果我使用

set（x）=set（v）会发生什么

？@jezrael-编辑部分应为.agg（frozenset）-这允许set对象是不可变的。

df.pivot_table(index='ID', columns='Fruit', aggfunc='size', fill_value=0)\
.value_counts()

Apple  Strawberry
1      1             2
       0             2
0      1             1

df.groupby(['ID', 'Fruit']).size().unstack('Fruit', fill_value=0)\
.value_counts()