蟒蛇大熊猫过滤和聚集多列，并写入到CSV

Question

我想读一个CSV文件，并依靠多列/总

我的输入数据如下

unique_identifier,date,flag1,flag2,flag3 
a1,7/1/2017,FALSE,TRUE,FALSE 
a2,7/1/2017,FALSE,TRUE,FALSE 
a3,7/1/2017,FALSE,TRUE,FALSE 
a4,7/1/2017,TRUE,FALSE,FALSE 
a5,7/1/2017,FALSE,FALSE,FALSE 
a6,7/2/2017,FALSE,FALSE,TRUE 
a7,7/2/2017,FALSE,FALSE,TRUE 
a8,7/2/2017,FALSE,TRUE,FALSE 
q9,7/2/2017,FALSE,TRUE,TRUE 

是新来的熊猫和到目前为止通过阅读各种问题看起来像我需要使用一个或多个set_index（），.append（），.join（），.agg（）

我有单独的结果，但不能得到新的我想要的结果。

import pandas as pd 

df = pd.read_csv("flagdata.csv") 

print (df["date"].value_counts()) 


df_flag1 = df[df.flag1 == True] 
df_flag1 = df_flag1["date"].value_counts() 
print (df_flag1) 

df_flag2 = df[df.flag2 == True] 
df_flag2 = df_flag2["date"].value_counts() 
print (df_flag2) 


df_flag3 = df[df.flag3 == True] 
df_flag3 = df_flag3["date"].value_counts() 
print (df_flag3) 

我想要得到真正的标志计数每个日期创建结果如下新的CSV文件 - 迄今为止，总计数，FLAG1真实计数，FLAG2真实计数，FLAG3真实计数

date,count,flag1,flag2,flag3 
7/1/2017,5,1,3,0 
7/2/2017,4,0,2,3 

Answer 1

你需要按日期排和计数，总结标志：

result = pd.concat([df.groupby('date').count()['flag1'], 
        df.groupby('date').sum()], 
        axis=1).astype(int) 
result.columns = ['count'] + result.columns[1:].tolist() 
#   count flag1 flag2 flag3 
#date         
#7/1/2017  5  1  3  0 
#7/2/2017  4  0  2  3 

result.to_csv('output.csv') 

Answer 2

groupby()和seconf DF groupby创造了新的计数字段reset_index为“计数”，那么对sum所有True

df1= df.groupby("date")["date"].count().reset_index(name="count") 
df2= df.groupby("date").sum().astype(int).reset_index() 
df3 = pd.merge(df1,df2, on="date") 
df3.to_csv("output.csv",index=False)