pandas pivot_table包含所有索引

Question

我想从pandas数据透视表中获得计数的数据框，但对于聚合函数，要包括每个索引。例如

df1 = pd.DataFrame({"A": ["foo", "bar", "shtuff"],
"B": ["one", "two", "one"],
"C": [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({"C": [1,2,2,1,2,1,1,2,2],
"D": ["A", "B", "A", "B", "A",
"B", "A", "C", "A"]})
df = df1.merge(df2,how='left')
pd.pivot_table(df, index='A',columns='D', values='C', aggfunc='count', fill_value=0)

将导致

D    A  B  C
A
bar  3  1  1
foo  2  2  0

但是我想得到

D       A  B  C
A
bar     3  1  1
foo     2  2  0
shtuff  0  0  0

我怎样才能做到这一点?我一直在看文档，但似乎找不到答案。提前感谢:)

Answer 1

您可以使用Categorical:

df1['A'] = pd.Categorical(df1['A']) 
df = df1.merge(df2, how='left')
pd.pivot_table(df, index='A',columns='D', values='C', aggfunc='count',
fill_value=0, observed=False)

注意您的pivot_table相当于crosstab:

pd.crosstab(df['A'], df['D'], dropna=False)

输出:

D       A  B  C
A              
bar     3  1  1
foo     2  2  0
shtuff  0  0  0

或者，reindex:

pd.pivot_table(df, index='A',columns='D', values='C', aggfunc='count',
fill_value=0, observed=False
).reindex(df['A'].unique(), fill_value=0)