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这是一个创建于 2587 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
有一个数据为：
index|years|types
-|-|-
0|2010|auto
1|2010|auto
2|2011|manual
3|2006|manual
4|2015|auto
5|2015|auto
我希望能统计每年出现 auto/manual 的类型次数，最好还能把以年作为索引进行排列，达成下面的效果：
auto. manual
2006. 0. 1
2010. 2. 0
2011. 0. 1
2015. 2. 0
我应该怎么才能统计出那样的效果？
////备注：不太懂我的 markdown 表格为什么不显示
index|years|types
-|-|-
0|2010|auto
1|2010|auto
2|2011|manual
3|2006|manual
4|2015|auto
5|2015|auto
我希望能统计每年出现 auto/manual 的类型次数，最好还能把以年作为索引进行排列，达成下面的效果：
auto. manual
2006. 0. 1
2010. 2. 0
2011. 0. 1
2015. 2. 0
我应该怎么才能统计出那样的效果？
////备注：不太懂我的 markdown 表格为什么不显示
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yearliny OP 格式被 V2EX 转的不是很清楚，编辑次数太多了也无法继续编辑了。希望大家能耐心看完，给我一点帮助。Google 了很多，还是不知道怎么做，先谢谢各位了。
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2
lt0136 2017-10-28 13:56:24 +08:00  1
df.groupby([df['years'], df['types']]).count().unstack() （未测试:-D ）
思路是先 groupby 统计次数，然后 unstack 列变行 |
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4
zhusimaji 2017-10-28 14:28:14 +08:00 1
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5
zhusimaji 2017-10-28 14:29:07 +08:00 1
偷懒了，给 dataframe 加上了一列然后 groupby 统计了一下
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6
yearliny OP @lt0136 再次感谢，刚刚一不小心还没打完字就发过去了，把你回答中的 count()改成 size()就能出来我预期的效果了，还是需要多多学习研究一下，谢谢你的帮助。
df.groupby([df['years'], df['types']]).count().unstack() |
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8
fffflyfish 2017-10-28 16:24:06 +08:00 1
pd.pivot_table(index = "year" , column = "types" , aggfunc=sum)
试试透视表，效果应该就是你说的这样 |
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