我有以下数据框：

KEY PROD PARAMETER Y/N
1    AAA    PARAM1   Y
1    AAA    PARAM2   N
1    AAA    PARAM3   N
2    AAA    PARAM1   N
2    AAA    PARAM2   Y
2    AAA    PARAM3   Y
3    CCC    PARAM1   Y
3    CCC    PARAM2   Y
3    CCC    PARAM3   Y

我有兴趣通过PROD和PARAMETER列汇总Y / N列值并获得以下输出：

PROD  PARAM Y N
 AAA PARAM1 1 1
 AAA PARAM2 1 1
 AAA PARAM3 1 1
 CCC PARAM1 1 0
 CCC PARAM2 1 0
 CCC PARAM3 1 0

而Y和N值是来自原始数据帧的Y / N列值的计数.

最佳答案 您可以通过创建值为1的附加列来使用
pivot_table,因为它们无关紧要(您只计算它们)

df['Y/Ncount'] = 1

df = df.pivot_table(index=['PROD', 'PARAMETER'], columns=['Y/N'], values=['Y/Ncount'], 
                    aggfunc=sum, fill_value=0)

df.columns = [col for col in df.columns.get_level_values(1)]
df.reset_index()

在这种情况下使用的最简单操作是crosstab,它将产生Y / N列中存在的值的频率计数：

pd.crosstab([df['PROD'], df['PARAMETER']], df['Y/N'])