Python 具有两个分类变量的dataframe上的Groupby和count（）

我有一个数据集，需要通过groupby（）找到每个唯一组合的计数

    body-style        make
0  convertible  alfa-romeo
1  convertible  alfa-romeo
2    hatchback  alfa-romeo
3        sedan        audi
4        sedan        audi

我需要生成如下所示的输出：

             make   body-style   count
0     alfa-romero  convertible       2
1     alfa-romero    hatchback       1
2            audi    sedan           2

尝试了以下代码：

body = pd.DataFrame({'make':['alfa-romeo','alfa-romeo','alfa-romeo','audi','audi'], 'body-style':['convertible','convertible','hatchback','sedan','sedan']})

body.groupby(by=['make','body-style'], as_index=False).count()

此聚合引发“列表索引超出范围”错误。但是，当我从groupby子句中删除任何一列时，它就能够给出按剩余列分组的计数

如果我删除as_index=False，则不会有错误，但结果对象将同时包含列make和body style作为索引的一部分，并且不会有任何计数数据

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我可以在datframe中添加另一列，用1s填充它，然后在groupby上取一个

sum（）

，而不是

count（）

。但是想知道是否有更干净的方法来实现这一点。

只有在至少有一列未用于分组的情况下，才可以使用

GroupBy.count（）

如果按DF中的所有列进行分组，请改用

.size（）

：

In [119]: body.groupby(['make','body-style']).size().reset_index(name='count')
Out[119]:
         make   body-style  count
0  alfa-romeo  convertible      2
1  alfa-romeo    hatchback      1
2        audi        sedan      2

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请检查我的答案，如果你把品牌和体型都添加为石斑鱼，那就没什么可计算的了。Count是一种特殊的方法，用于计算列中的非空值。你想要的可能是

.size（）

这对我来说似乎是个很好的问题。它有一个可复制的例子，op的尝试，明确的问题定义，但它被否决了。有什么我遗漏了吗？你能澄清一下为什么你的解决方案有效而问题中的代码无效吗？@SashaTsukanov，当然，补充了一个简短的描述。。。