将表格数据转换为列，并按频率统计

Turning table data into columns and counting by frequency(将表格数据转换为列，并按频率统计)

问题描述

我有一个以下形式的数据帧：

形状为2326 x 1271

列名只是从0到1269的序列化，而行是可以重复的类别，如本例中的"Apple"。内部数据点可以表示任何内容(在本例中，假设它们表示商店)，我正在尝试将它们转换为列，并使数据点成为该类别在该"商店"中出现的次数。从视觉上看，这是我想要到达的表格：

请注意，Apple在AA和RR中出现了两次

推荐答案

使用stack和crosstab计算频率计数：

数据：

index= ['Apple', 'Orange', 'Apple', 'Banana', 'Kiwi']
data = [['AA', 'DD', 'RR', ''], ['DD', 'PP', '', ''], 
        ['AA', 'RR', 'TT', 'SS'], ['EE', 'NN', '',''], ['NN', 'WW','', '']]
frame = pd.DataFrame(data, index, columns=np.arange(4))
frame

操作：

df = frame.stack().reset_index(0, name='values')
df = pd.crosstab(df['level_0'], df['values']).drop('', axis=1).replace(0, '')
df.index.name=None; df.columns.name=None
df

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