如何解决如何基于两列的条件求和并使用Pandas以交叉表格式呈现？
给出以下数据框：
Name Activity Hour Month
A TT 5 1
A TT 2 1
A UU 1 1
A UU 1 2
A UU 1 3
B TT 40 3
C UU 10 1
D TT 2 2
D TT 2 2
D TT 2 2
D TT 5 1
下一步是如果行的列Name和Activity的值相同，则求和。
例如，对于Name: A和Activity: TT的情况，将得出7的总和
然后，我想以交叉表格式将其显示，该表按照month和activity进行分组，如下所示
Month
1 2 3
TT UU TT UU TT UU
A 7 1 0 1 0 1
B 0 0 0 0 40 0
C 0 10 0 0 0 0
D 5 0 6 0 0 0
请问这是否可以直接使用pandas crosstab来实现？
p.s。，类似但不同的主题已单独讨论here。请让我知道该线程是否被视为OP的重复
解决方法
考虑df以下内容：
In [93]: df
Out[93]:
Name Activity Hour Month
0 A TT 5 1
1 A TT 2 1
2 A UU 1 1
3 A UU 1 2
4 A UU 1 3
5 B TT 40 3
6 C UU 10 1
7 D TT 2 2
8 D TT 2 2
9 D TT 2 2
10 D TT 5 1
解决方案：1 ：如果要使用pd.crosstab，可以执行以下操作：
In [92]: pd.crosstab(df.Name,columns=[df.Month,df.Activity],values=df.Hour,aggfunc='sum').fillna(0)
Out[92]:
Month 1 2 3
Activity TT UU TT UU TT UU
Name
A 7.0 1.0 0.0 1.0 0.0 1.0
B 0.0 0.0 0.0 0.0 40.0 0.0
C 0.0 10.0 0.0 0.0 0.0 0.0
D 5.0 0.0 6.0 0.0 0.0 0.0
解决方案：2
您可以使用df.pivot_table：
In [89]: df.pivot_table(index='Name',columns=['Month','Activity'],values='Hour',aggfunc='sum',fill_value=0)
Out[89]:
Month 1 2 3
Activity TT UU TT UU TT UU
Name
A 7 1 0 1 0 1
B 0 0 0 0 40 0
C 0 10 0 0 0 0
D 5 0 6 0 0 0
您也可以使用groupby作为上一个问题
df_final = df.groupby(['Month','Activity','Name']).Hour.sum().unstack([0,1],fill_value=0)
Out[338]:
Month 1 2 3
Activity TT UU TT UU TT UU
Name
A 7 1 0 1 0 1
B 0 0 0 0 40 0
C 0 10 0 0 0 0
D 5 0 6 0 0 0
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