Pandas的value_counts转换为新列

Question

我有一个时间序列数据集，看起来有点像

ts                  userid  v1   v2
2016-04-23 10:50:12 100001  10   ac
2016-04-23 11:23:29 100002  11   ad
2016-04-23 11:56:57 100002  11   ad
2016-04-23 12:33:38 100001  12   ae
2016-04-23 13:06:43 100001  13   aa
2016-04-23 14:16:34 100001  14   ag
2016-04-23 15:26:39 100002  15   ab
2016-04-23 23:29:31 100003  23   aw

我希望提取每个用户的 v1 计数，并将其放入一个类似于下面的新 DataFrame 中：

userid   v1_0 ... v1_10 v1_11 v1_12 v1_13 v1_14 v1_15 ... v1_23
100001     0  ...   1     0     1     1     1     0   ...   0
100002     0  ...   0     2     0     0     0     1   ...   0
100003     0  ...   0     0     0     0     0     0   ...   1

• v1表示一天中的小时数（最多24个值），因此意味着需要添加24列新列
• v2表示事件类型
• v1_11的值为2，因为在上午11点到中午12点之间有2个事件，用户ID为100002

请问有人能够建议如何使用pandas实现这一目标吗？

提前致谢。

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以下是重建原始DataFrame的代码片段：

import pandas as pd

l1 = ['2016-04-23 10:50:12', '2016-04-23 11:23:29', '2016-04-23 11:56:57',
      '2016-04-23 12:33:38', '2016-04-23 13:06:43', '2016-04-23 14:16:34',
      '2016-04-23 15:26:39', '2016-04-23 23:29:31']
l2 = [100001, 100002, 100002, 100001, 100001, 100001, 100002, 100003]
l3 = [10, 11, 11, 12, 13, 14, 15, 23]
l4 = ['ac','ad','ad','ae', 'aa','ag', 'ab', 'aw']
df = pd.DataFrame({'ts':l1, 'userid':l2, 'v1':l3, 'v2':l4})

- user799188

Answer 1

你可以使用交叉表来完成这个任务：

pd.crosstab(df['userid'], df['v1'])
Out[30]: 
v1      10  11  12  13  14  15  23
userid                            
100001   1   0   1   1   1   0   0
100002   0   2   0   0   0   1   0
100003   0   0   0   0   0   0   1

其他替代方案，请查看这个答案。

- ayhan

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比我的好看多了。 - piRSquared

如果我的数据集不是很大，交叉表通常是我在这类工作中的首选。 - ayhan

Answer 2

这将起到作用：

df.groupby('userid').v1.value_counts().unstack(0).reindex(range(24)).fillna(0).astype(int).T

- piRSquared