Как группировать столбец с количеством вхождений в другом столбце и подсчитывать частоту предложений в Pandas - PullRequest
Новая
       14

Как группировать столбец с количеством вхождений в другом столбце и подсчитывать частоту предложений в Pandas

0 голосов
/ 06 июня 2018

У меня есть данные ниже.Мне нужно сгруппировать по количеству вхождений в другом столбце и отделить его.

  • Сначала мне нужно сгруппировать по «имени сотрудника»
  • И для этого конкретного сотрудника, мне нужно посчитать и разделить, сколько «Целевых классификаций»

  • Затем мне нужно увидеть частоту «заметок» для этого конкретного empolyee

    Ввод: 

    ed_name    ed_employee_role    bn_note_text     word_count   Target_Classification
ABC        RM                  abcd, efgh, ij   12           SufficientInfo
XYZ        BM                  done             14           InsufficientInfo
PQR        SM                  pqr, jji, bbb    10           SufficientInfo
ABC        RM                  ajhd hju         9            SufficientInfo
ABC        RM                  xyz pqr tv       16           SufficientInfo
XYZ        BM                  done meeting     9            InsufficientInfo
PQR        SM                  met              5            InsufficientInfo
PQR        SM                  met              5            InsufficientInfo

    Требуемый выход: 

    emp name : PQR  
notes :
pqr, jji, bbb   
met     
met     

Count of Insuffient Info :          2
Count of Suffiient info  :          1
Frequency of repeating sentence :   2

    emp name : ABC  
Notes:
abcd, efgh, ij  
ajhd hju    
xyz pqr tv  

Count of Insuffient Info :          0
Count of Suffiient info             3
Frequency of repeating sentence     0

    emp name : XYZ  
Notes:
done    
done meeting    

Count of Insuffient Info :          2
Count of Suffiient info             0
Frequency of repeating sentence     0

1 Ответ

0 голосов
/ 06 июня 2018

Я думаю, вы можете создать DataFrame по совокупности bn_note_text для количества дублированных значений с join всего текста вместе с другим DataFrame размером всех категорий.Последний concat их вместе: 

aggreg = [('repeat_no', lambda x: x.duplicated(keep=False).sum()),
          ('text', ', '.join)]
df2 = df.groupby('ed_name')['bn_note_text'].agg(aggreg) 

df1 = df.groupby(['ed_name', 'Target_Classification']).size().unstack(fill_value=0)
#slowier alternative in large df
#df1 = pd.crosstab(df['ed_name'], df['Target_Classification'])

df = pd.concat([df1, df2], axis=1).reset_index()
print (df)
  ed_name  InsufficientInfo  SufficientInfo  repeat_no  \
0     ABC                 0               3          0   
1     PQR                 2               1          2   
2     XYZ                 2               0          0   

                                   text  
0  abcd, efgh, ij, ajhd hju, xyz pqr tv  
1               pqr, jji, bbb, met, met  
2                    done, done meeting

Другое решение с list s: 

aggreg = [('repeat_no', lambda x: x.duplicated(keep=False).sum()),
          ('text', lambda x: x.tolist())]
df2 = df.groupby('ed_name')['bn_note_text'].agg(aggreg) 
df1 = df.groupby(['ed_name', 'Target_Classification']).size().unstack(fill_value=0)
#slowier alternative in large df
#df1 = pd.crosstab(df['ed_name'], df['Target_Classification'])

df = pd.concat([df1, df2], axis=1).reset_index()
print (df)
  ed_name  InsufficientInfo  SufficientInfo  repeat_no  \
0     ABC                 0               3          0   
1     PQR                 2               1          2   
2     XYZ                 2               0          0   

                                     text  
0  [abcd, efgh, ij, ajhd hju, xyz pqr tv]  
1               [pqr, jji, bbb, met, met]  
2                    [done, done meeting]
...