Python Groupby计数值为isin-0

我希望将一些groupby方法传递给函数。使用下面的代码，我有一个包含一组列表的函数。然后我希望将这些列表中的任何一个传递给一个单独的groupby函数。下面，我希望将

上传到
groupby
count
函数

通过这种方式，我可以在第一个函数中拥有任意数量的列表，就像用一行执行groupby一样

df = pd.DataFrame({      
    'Num' : [1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2],
    'Label' : ['A','B','A','B','B','B','A','B','B','A','A','A','B','A','B','A'],   
    'Item' : ['Up1','Left2','Up2','Left3','Down1','Right2','Up2','Down4','Right2','Down1','Right2','Up1','Up3','Right4','Down2','Left2'],        
   })

def lists():

    Up = ['Up1', 'Up2', 'Up3', 'Up4']

    Down = ['Down1', 'Down1', 'Down1', 'Down1']

    Left = ['Up', 'Up', 'Up', 'Up']

    Right = ['Down1', 'Down1', 'Down1', 'Down1']

    return Up, Down, Left, Right


def counts(df, direction):

    df = (df[df['Item'].isin(direction)]
                  .groupby(['Num','Label'])['Item']
                  .count()
                  .unstack( 
                  fill_value = 0)
                  )

return df

 Up = counts(df, lists([0]))

预期产出：

Label  A  B
Num        
1      3  0
2      1  1

Label   A   B
Num         
1       3   0
2       1   1

而不是这样做：

Up = counts(df, lists([0]))

这样做：

Up = counts(df, lists()[0])

现在，如果您向上打印
Up
，您将获得所需的输出：

Label  A  B
Num        
1      3  0
2      1  1

Label   A   B
Num         
1       3   0
2       1   1

解释：

在您的代码中：
Up=counts（df，list（[0]））

您正在将一个
列表（[0]）
作为参数传递给
lists（）
函数（实际需要
（无参数）
如果调用
lists（）
函数，您将得到
列表的
元组

lists()

#output
(['Up1', 'Up2', 'Up3', 'Up4'],
 ['Down1', 'Down1', 'Down1', 'Down1'],
 ['Up', 'Up', 'Up', 'Up'],
 ['Down1', 'Down1', 'Down1', 'Down1'])