pandas 透视表 统计次数

在Pandas库中，你可以使用透视表（pivot table）来统计数据中某些条件下的次数。透视表是一种数据汇总工具，可以根据一个或多个列的值对数据进行分组，并计算统计量（如计数、求和、平均值等）。

下面是一个使用Pandas透视表统计次数的示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {
    'Category': ['A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'B'],
    'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 使用透视表统计次数
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Value', index='Category', aggfunc='count')

print(pivot_table)

在这个例子中，我们创建了一个包含两列的DataFrame，其中'Category'列表示类别，'Value'列表示值。然后，我们使用`pd.pivot_table()`函数创建了一个透视表。`values`参数指定要统计的列，`index`参数指定用于分组的列，`aggfunc`参数指定统计量（此处为计数）。

运行代码后，你会得到以下输出结果：

          Value
Category       
A             3
B             3

透视表中的每一行表示一个类别，列名为统计量的名称（这里为'Value'），对应的值为该类别下满足条件的次数。

希望这个示例对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。