Python groupby复制dataframe并创建另一个水平表示groupby结果的dataframe

我有一个名为usabledata的pandas数据框架，它有['marker'、'action'、'id'列]

usabledata = pd.DataFrame(columns=['marker','action','id'])

我在usabledata数据帧上运行了以下命令：

counts = usabledata.groupby(['marker','action']).count()
counts = counts.drop(['marker','action'])
print counts

                        id 
marker  action   
1       A               377 
        B               224
        C               9881 
        D               149946 
2       A               481 
        B               397
        C               7468 
        D               147581 
3       A               538 
        B               458
        D               145916

现在，我想用以下格式创建熊猫数据帧：

Marker      A      B     C     D
1           377    224   9881   149946
2           481    397   7468   147581
3           538    458   0      145916

是否可以使用ipython笔记本中的pandas数据框进行此操作

此外，在获得所需输出后是否可以删除列，例如“C”列

同样问题中的另一个疑问是，在获得所需输出后，如何添加另一列“分数”，它只是列“a”和“D”的比率？

IIUC，然后您可以调用：

IIUC然后您可以通过以下方式拨打：

---

谢谢@EdChum你能检查一下编辑并告诉我这是否可行吗？你可以调用

drop（columns=['C']）

或者直接过滤掉

gp.unstack（）.fillna（0）.ix[：，['A'，'B'，'D']

我这样做是为了让删除生效。unstacked=gp.unstack（）.fillna（0）unstacked.drop（unstacked['C']））谢谢@EdChum你能检查一下编辑并告诉我这是否可行吗？你可以调用

drop（columns=['C']）

或者直接过滤掉

gp.unstack（）.fillna（0）.ix[：，['A'，'B'，'D']

我这样做是为了让删除生效。unstacked=gp.unstack（）.fillna（0）unstacked.drop（unstacked['C']））@EdChum你能帮忙吗？@EdChum你能帮忙吗？

In [124]:
gp.unstack().fillna(0)

Out[124]:
       action                   
marker      A    B     C       D
id                              
1         377  224  9881  149946
2         481  397  7468  147581
3         538  458     0  145916