Python 值\计算结果-将其拆分为其他列？

value_counts不允许我用额外的列进一步细分它。基本上，我想做的是在熊猫身上重现这样的东西：

数据在这里

为了简单起见，目前我只想将数据分成3列： 名字，猫（数名），狗（数名）

我一直在四处寻找，尝试过groupby和pivot_表，但我认为我还不够了解

我所尝试的：

`animal_names.groupby(['animals_name', 
'species']).size().sort_values(ascending=False)`

`animal_names.pivot_table(
    index=['animals_name', 'species'],
    values='primary_breed',
    aggfunc='count')
`

返回：

`animals_name                    species
Lucy                            Dog        335
Charlie                         Dog        306
Bella                           Dog        248
Luna                            Dog        242
Daisy                           Dog        217
                                          ... 
Mossi                           Dog          1
Mosses                          Dog          1
Mossberg                        Dog          1
Moska                           Dog          1
"Luci" Lucia Rosalin Wicksugal  Dog          1
Length: 16749, dtype: int64`

我试过：

`animal_names.groupby(['animals_name', 
'species']).size().sort_values(ascending=False)`

`animal_names.pivot_table(
    index=['animals_name', 'species'],
    values='primary_breed',
    aggfunc='count')
`

这也不会返回想要的结果

有没有办法做像这样简单的事情

dataframe['animals\u name'].value\u counts（）

然后将结果除以另一列（在本例中为物种）？

您就接近了

df=动物名称。数据透视表（index='animals\u name'，columns='species'，aggfunc='count'）

值是可选的，为了帮助您记住pivot是如何工作的，请查看最终的表

• 第一列的元素是什么？这是你的索引，这里是动物的名字
• 列名称是什么？每种
• 通过上述参数可以简单地推断出值，这就是为什么它是可选的

请尝试以下操作：

df = pd.pivot_table(data1,index="Animal's Name",columns = "Species",aggfunc = np.count_nonzero)

这里的data1包含两列，动物名称和物种

输出将显示各物种的名称和计数

将有NAN值，您可以将其替换为零