Python 3.x 使用python分析特定组值的数据帧以重新组织数据帧

假设我有一个数据帧，看起来像这样：

id; year; methode
1;  2015; 2
2;  2015; 2
3;  2015; 2
12; 2013; 4
4;  2014; 7
1;  2014; 7
3;  2014; 7

id : {counts_of_diffrent_years : sum, years : [hit1,hit2], counts_of_diffrent_methods : 2, methods : [hit1,hit2]}

{3 : {counts_of_diffrent_years : 2, years : [2014,2015], counts_of_diffrent_methods : 2, methods : [2,7]},...}

要实现这样的目标，最好的python方法是什么：

id; year; methode
1;  2015; 2
2;  2015; 2
3;  2015; 2
12; 2013; 4
4;  2014; 7
1;  2014; 7
3;  2014; 7

id : {counts_of_diffrent_years : sum, years : [hit1,hit2], counts_of_diffrent_methods : 2, methods : [hit1,hit2]}

{3 : {counts_of_diffrent_years : 2, years : [2014,2015], counts_of_diffrent_methods : 2, methods : [2,7]},...}

---

没有必要使用嵌套的dict，但我认为这是以后访问数据的最佳方式。有什么办法可以解决熊猫的问题吗？

我理解你想要解决的问题

从列中获取唯一值列表的步骤 唯一年份和方法的数量 对于第一个任务，请为列使用唯一方法，例如：

df.year.unique多年 df.methode.对于methodes是唯一的 了解更多

对于第二个任务，请执行下一步：

df.year.value_counts可计算年份的唯一计数 df.methode.value_计数计数方法的唯一计数

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建议您熟悉

谢谢，但唯一值应仅为具有相同值的id生成，而不是为所有行生成。如果id=3在我的数据框中出现过几次，我只希望该id的年份和方法。然后对每个唯一的id重复它。好的，我建议您在条件计数>1的情况下使用groupby。df.groupby'year'。过滤器lambda x:x['year']。计数>1，检查本文