Python df.groupby一列，在另一列中计算值

我有一个这种格式的数据帧（在

col2

中有更多的行和数百个不同的值）：

我知道我可以将

col2

中的所有动物条目与

grouped = dftest.groupby('col2')

我想使用

grouped

df来计算

col1

中的颜色组合，按

col2

中的值分组

例如，

cat

和

bird

分组在

col1

中都有

black/black

，因此

black/black=2

。只有蛇有红/绿，所以红/绿=1。期望输出：

black/black = 2
black/brown = 1
green/red = 1

---

您可以按

'col2'

分组，并使用

'/'.join（排序（x））

获得可能的颜色组合。

'/'.join（sorted（x））

将获取组中的所有值，并将它们合并为一个字符串。因此，如果

'black'

和

'white'

在一个组中，它将把它们连接到字符串

'black/white'

。另外，我对值进行排序，这样就不可能在一个组中获得

'black/white'

，在另一个组中获得

'white/black'

。此lambda函数应用于每个组。然后使用

计数器

在字典中存储计数

from collections import Counter

Counter(dftest.groupby('col2')['col1'].apply(lambda x: '/'.join(sorted(x))))

输出：

{'black/black': 2, 'black/brown': 1, 'green/red': 1}

black/black    2
green/red      1
black/brown    1

或者，您也可以使用

值\u计数

而不是使用

计数器

。它将输出一系列：

dftest.groupby('col2')['col1'].apply(lambda x: '/'.join(sorted(x))).value_counts()

输出：

{'black/black': 2, 'black/brown': 1, 'green/red': 1}

black/black    2
green/red      1
black/brown    1

---

您的示例中没有红色。哎呀！修复了它，谢谢。这是有效的，但是你能不能加入一些关于

lambda x:'/'的更多信息。join（sorted（x））

部分？我想对正在发生的事情有一个更好的分解，以便我可以在其他地方应用它。：）我对lambda x:'/'添加了更多的解释。join（sorted（x）），希望有意义。