如何在Python中获得Manager的员工活动计数

Question

我有一个数据集，它使用numpy和pandas，并通过ID #查看员工和所有活动，如晋升、终止、工作切换等。我想做的是知道如何计算更改的数量并将它们分组到管理器。

这是一个数据样本。参考:1 =是0 =否

ID     Date       Job_Title        ManagerID   Status  Terminated  Job_Change  Team_Change
1   May 2022     Sales Rep            7       Active      0            0           0
1   Oct 2022     Sales Consultant     7       Active      0            1           0
1   Jan 2023     Sales Consultant     7       Active      0            0           0
2   Feb 2022     Tech Advisor         3       Active      0            0           0
2   May 2022     Tech Advisor         3       Termed      1            0           0
3   Dec 2021     Sales Supervisor     7       Active      0            0           0
3   Jan 2022     Tech Supervisor      10      Active      0            1           1
3   Feb 2023     Tech Manager         10      Active      0            1           0

我想要的输出是:

ManagerID    Terminated    Job_Change  Team Change
3            1             0            0
7            0             1            0
10           0             2            1    

是否有一种方法可以在不创建新数据框架的情况下输出该输出?

Answer 1

您可以通过使用Pandas库按ManagerID对数据集进行分组，然后聚合每个类别(Terminated, Job_Change, Team_Change)中的事件数量来实现所需的输出。

下面是一个使用Pandas库的Python脚本:

import pandas as pd
# Assuming your data is stored in a DataFrame called 'data'
# Group the data by 'ManagerID' and sum the respective columns
result = data.groupby('ManagerID')[['Terminated', 'Job_Change', 
'Team_Change']].sum()
# Reset the index to make 'ManagerID' a column again
result = result.reset_index()
print(result)

该脚本根据ManagerID对数据进行分组，然后计算Terminated、Job_Change和Team_Change列的总和。输出将是一个具有所需格式的新DataFrame。