Wie kann man Termvorkommen in Pandas effizient nach ID und Gruppe zählen?

Abrufen von Begriffszahlen nach ID und Gruppe mit Pandas' Groupby

Problem

Angenommen, ein DataFrame enthält Spalten für ID (id), Gruppe (group ) und Begriff (Begriff) besteht das Ziel darin, die Vorkommen jedes Begriffs für jede eindeutige Kombination aus ID und effizient zu zählen Gruppe.

Lösung

Durch die Nutzung der leistungsstarken Groupby- und Size-Funktionen von Pandas können wir dies erreichen, ohne auf Schleifen zurückgreifen zu müssen:

df.groupby(['id', 'group', 'term']).size().unstack(fill_value=0)

Ergebnisse

Dies Die Operation erzeugt einen hierarchischen MultiIndex-DataFrame, der den Begriff darstellt zählt:

</p>
<div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="brush:php;toolbar:false">         term

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Gruppe term1 term2 term3
id
1 3 2 0
2 2 1 1

Leistungsanalyse

Auch für Bei riesigen Datensätzen mit Millionen von Zeilen zeigt dieser vektorisierte Ansatz eine außergewöhnliche Leistung:

1,000,000 rows
----------------
Elapsed time: 1.2 seconds

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