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これは私の質問hereのより単純な形式だと思います。[更新: 残念ながらそうではありません。]

次のようなことをすると (Pandas 0.11 で):

df = pd.DataFrame([[1,2],[1,3],[2,4]],columns='a b'.split())
print df
g = df.groupby('a').count()
print type(g)
print g

期待どおりの結果が得られます:

   a  b
0  1  2
1  1  3
2  2  4
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
   a  b
a      
1  2  2
2  1  1

ただし、結果のグループが 1 つしかない場合は、代わりに非常に奇妙なシリーズが得られます。

df = pd.DataFrame([[1,2],[1,3],[1,4]],columns='a b'.split())
...

   a  b
0  1  2
1  1  3
2  1  4
<class 'pandas.core.series.Series'>
a   
1  a    3
   b    3
Name: 1, dtype: int64

しかし、私は結果がこれと同等の DataFrame であることを望みます:

print pd.DataFrame([[3,3]],index=pd.Index([1],name='a'),columns='a b'.split())

   a  b
a      
1  3  3

シリーズからそれを簡単に取得する方法については行き詰まっています（そもそもなぜそれを取得するのかわかりません）。

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パンダ0.12では、これはまさにあなたが求めることを行います。

In [3]: df = pd.DataFrame([[1,2],[1,3],[1,4]],columns='a b'.split())

In [4]: df.groupby('a').count()
Out[4]:
   a  b
a
1  3  3

見ているものを再現するには pass squeeze=True:

In [5]: df.groupby('a', squeeze=True).count()
Out[5]:
a
1  a    3
   b    3
Name: 1, dtype: int64

アップグレードできない場合は、次のようにします。

In [3]: df.groupby('a').count().unstack()
Out[3]:
   a  b
a
1  3  3
于 2013-08-30T00:04:56.257 に答える