data=[
{"Datum":"1/2" , "Vollständiger Name":"Yamada" ,"Dessert" : "Apfel" ,"Beilage" :"Gyoza" },
{"Datum":"1/3" , "Vollständiger Name":"Yamada" ,"Dessert" : "Apfel" ,"Beilage" :"Gyoza" },
{"Datum":"1/4" , "Vollständiger Name":"Yamada" ,"Dessert" : "Banane" ,"Beilage" :"Gekochter Fisch" },
{"Datum":"1/5" , "Vollständiger Name":"Yamada" ,"Dessert" : "Apfel" ,"Beilage" :"Gyoza" },
{"Datum":"1/2" , "Vollständiger Name":"Sasaki" ,"Dessert" : "Orange" ,"Beilage" :"Gyoza" },
{"Datum":"1/3" , "Vollständiger Name":"Sasaki" ,"Dessert" : "Apfel" ,"Beilage" :"Gyoza" },
{"Datum":"1/4" , "Vollständiger Name":"Sasaki" ,"Dessert" : "Apfel" ,"Beilage" :"Gyoza" },
{"Datum":"1/5" , "Vollständiger Name":"Sasaki" ,"Dessert" : "Apfel" ,"Beilage" :"Eintopf" },
]
import pandas as pd
df=pd.DataFrame(data)
df
Datum Name Wüste Beilage
0 1/2 Yamada Apfelknödel
1 1/3 Yamada Apfelknödel
2 1/4 Yamada Banane Gekochter Fisch
3 1/5 Yamada Apfelknödel
4 1/2 Sasaki Mikan Knödel
5 1/3 Sasaki Apfelknödel
6 1/4 Sasaki Apfelknödel
7 1/5 Sasaki Apfeleintopf
df.pivot_table(values= 'Beilage', index='Vollständiger Name', columns='Dessert' , aggfunc="count" , fill_value=0)
values = Wenn Sie kein Side Dish eingeben, wird es für jede verbleibende Spalte aggregiert Anzahl der Fälle mit aggfunc = "count" Wenn fill_value = 0 nicht eingegeben wird, ist 0 NaN.
Wüstenbananenapfel Mikan
Vollständiger Name
Sasaki 0 3 1
Yamada 1 3 0
Referenz note.nkmk.me pandas.pivot_table
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