Python 数据帧转换

我是Python pandas的新手，所以这可能是一个愚蠢的问题，pandas可能有简单的方法来做这个操作

我的数据框如下：

Name        Activity      Date
Abc.           Run.           June 3
Cde.           Walk.         Sept. 4
Abc.           Run.           June 4
Abc.           Run.           June 5
Code.         Walk.          June 3
Cde.            Run.           Sept 5

我想把它转换成

Name  run freq  walk freq 
Abc.       3.             0
Cde.        1.             1
Code.      0.            1

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如何在熊猫中做到这一点？

您希望按名称和活动分组，并获得总数：

df.groupby(['Name', 'Activity']).sum()

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对列进行分组，获取每个列的计数，然后取消堆叠结果

df = pd.DataFrame({'Name': ['Abc.', 'Cde.', 'Abc.', 'Abc.', 'Code.', 'Cde.'], 
                   'Activity': ['Run.', 'Walk.', 'Run.', 'Run.', 'Walk.', 'Run.'], 
                   'Date': ['June 3', 'Sept. 4', 'June 4', 'June 5', 'June 3', 'Sept 5']})

>>> df.groupby(['Name', 'Activity']).count().unstack()

          Date       
Activity  Run.  Walk.
Name                 
Abc.         3    NaN
Cde.         1      1
Code.      NaN      1

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这个操作的输出是什么？如果我只有两列-name和activity，我会看到不同的行为。对于两列，我得到的不是计数，而是空单元格。有什么想法吗？你在数什么？如果您的df只有名称和活动，并且您使用这两个来分组，那么您想计算什么？我想计算时间，任何名称都完成了一项活动。对于上面的示例，Abc运行了3次，没有行走。

df[['Name'，'Activity']].groupby（['Name'，'Activity']）.Name.count（）.unstack（）

尝试此操作，但当我尝试用“Name Of”替换“Name Of”时，实际数据集中我的列名为“Name Of”，我得到错误。