Python 如何创建一个数据透视表，将列条目数据透视到列标题，并为空条目创建一个新列？

我在DataFrame中有一个表格取自excel：

col A      ColB  colC  colD   
123451      a     w     p
123452      b     x     q
123453      c     y     r
123454      a     x     
123454      a     w     p 

我希望使用pandas.pivot_表实现如下功能：

colC   p  q  r  "unassigned" "total"
 w     2  0  0      0           2
 x     0  1  0      1           2
 y     0  0  1      0           1

您可以对第一列使用，然后通过检查缺少的值，并对count by

sum

和total by进行聚合，最后一次连接到一起的方式是：

---

您可以将所有的

None

替换为

'unassigned'

。然后使用获取各自的计数。使用合适的轴进行总计数

下面是执行此操作的代码

df1 = df[['colC', 'colD']].fillna('unassigned')
df1 = pd.crosstab(df1.colD, df1.colD)
df1['total'] = df1.sum(axis=1)

下面是代码的输出

D   p   q   r   unassigned  total
C                   
w   2   0   0    0           2
x   0   1   0    1           2
y   0   0   1    0           1

---

@jezrael，对问题做了一个小小的修改，你能帮忙吗？谢谢@jezrael的帮助！这是完美的。如果其他列也有空白条目，这将失败，这也会改变它们@我们可以使用colC和colD对数据帧进行切片。这可能会有所帮助，我明白了！

D   p   q   r   unassigned  total
C                   
w   2   0   0    0           2
x   0   1   0    1           2
y   0   0   1    0           1