Python 将数据帧列值转换为列名和显示计数

这是我想要的。 每个月的总计数应按规则显示

rules       close_time
100670   December-2019
100670   November-2019
100664   December-2019
100670   November-2019
100670   December-2019
100664   December-2019
100664   November-2019

---

我想您只需要一个包含值计数的透视表

rules    December-2019   November-2019
100670               2               2
100664               2               1

如果希望

规则

成为列而不是索引，可以使用：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
 'rules': [100670, 100670, 100664, 100670, 100670, 100664, 100664],
 'close_time': ['December-2019', 'November-2019', 'December-2019', 'November-2019',
                'December-2019', 'December-2019', 'November-2019']
})
df.pivot_table(index='rules', columns=['close_time'], aggfunc=len)
# returns:
close_time  December-2019  November-2019
rules
100664                  2              1
100670                  2              2

---

我想您只需要一个包含值计数的透视表

rules    December-2019   November-2019
100670               2               2
100664               2               1

如果希望

规则

成为列而不是索引，可以使用：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
 'rules': [100670, 100670, 100664, 100670, 100670, 100664, 100664],
 'close_time': ['December-2019', 'November-2019', 'December-2019', 'November-2019',
                'December-2019', 'December-2019', 'November-2019']
})
df.pivot_table(index='rules', columns=['close_time'], aggfunc=len)
# returns:
close_time  December-2019  November-2019
rules
100664                  2              1
100670                  2              2

---

下面是另一种方法：

df.pivot_table(
    index='rules', 
    columns=['close_time'], 
    aggfunc=len
).reset_index().rename_axis(columns={'close_time': None})
# returns:
    rules  December-2019  November-2019
0  100664              2              1
1  100670              2              2

---

下面是另一种方法：

df.pivot_table(
    index='rules', 
    columns=['close_time'], 
    aggfunc=len
).reset_index().rename_axis(columns={'close_time': None})
# returns:
    rules  December-2019  November-2019
0  100664              2              1
1  100670              2              2

---

在我看来，您应该看看下面的解决方案：。在我看来，您应该看看下面的解决方案：。获取此错误-类型错误：不可损坏类型：“列表”用于复制和粘贴我的示例（包括

df

作业）不适合你？仍然收到错误-TypeError:unhabable type:“list”在运行时熊猫的哪个版本

pd.\uuuu version\uuuuuu

pandas版本0.25.3获取此错误-类型错误：不可修复类型：“列表”复制和粘贴我的示例（包括

df

分配）对您无效吗？仍然获取错误-类型错误：不可修复类型：“列表”您运行的pandas版本是什么<代码>pd.\uuuu版本\uuuu0.25.3版熊猫