Pandas - Groupby - count - données transformées en colonnes

Bonjour,

je me trouve face un un problème et la foison d'informations sur le net me rend inefficace à faire ce que je tente de faire...

voila ce que je cherche a faire à l'aide de Pandas:

Code:

---

import pandas as pd

---

j'ai un df de ce genre:

Code:

---

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

df = pd.DataFrame({ 'sec_Id':["to","ti","tu","ta","ty","te"], 'sec_Orga':['CNP','COF','COF','POS','POS','POS'], 'sec_Etat':['Sorti(e)','Valide','Suspendu(e)','Valide','Suspendu(e)','Suspendu(e)'] })   df Out[59]: sec_Etat sec_Id sec_Orga 0 Sorti(e) to CNP 1 Valide ti COF 2 Suspendu(e) tu COF 3 Valide ta POS 4 Suspendu(e) ty POS 5 Suspendu(e) te POS

---

je recherche avoir des totaux avec "groupby":

Code:

---

1 2 3 4 5 6 7 8 9

df.groupby(['sec_Orga','sec_Etat'])['sec_Id'].count() Out[61]: sec_Orga sec_Etat CNP Sorti(e) 1 COF Suspendu(e) 1 Valide 1 POS Suspendu(e) 2 Valide 1 Name: sec_Id, dtype: int64

---

mais le résultat me convainc pas car j'aimerais "retourner" le resultat de sec_Etat pour que cela devienne des colonnes...
quelque chose du genre:

Code:

---

1 2 3 4 5

Total Valide Suspendu(e) Sorti(e) CNP 1 1 COF 2 1 1 POS 3 1 2

---

pour compliquer le tout il faut aussi que j’obtienne le total de chaque sec_Orga juxtaposé tu total décomposé par Valide, Suspendu(e) et Sorti(e)...

auriez vous une idée comment m'y prendre? une piste?

autre chose, je doit exporter le résultat dans un fichier, pour un df pas de soucis:

Code:

---

dfMain.to_csv(path_or_buf=resPathFile, sep=resSep, index=False, encoding='utf-8')

---

mais pour un "groupby" ca marche aussi un export csv?

je vous remercie de votre attention, et bientôt de votre réponse ;)

Bonjour,

Dans un premier temp, tu peux stocker ton résultat dans un DataFrame multi-index.

Code:

---

df_groupby=df.groupby(['sec_Orga','sec_Etat']).count()

---

Ensuite tu as deux façon de faire.

1. Il faut garder les index et utiliser la fonction unstack pour faire pivoter l'index souhaité. Afin d'avoir un format correct, on supprime le premier niveau d'index sur les colonnes via la fonction droplevel.
   Code:

   ---

   1 2	resultat=df_groupby.unstack('sec_Etat') resultat.columns=resultat.columns.droplevel(0)

   ---

2. Il faut réinitialiser les index afin de pouvoir utiliser la fonction pivot.
   Code:

   ---

   1 2	resultat=df_groupby.reset_index() resultat=resultat.pivot(index='sec_Orga',columns='sec_Etat',values='sec_Id')

   ---

Après quoi, tu remplaces les valeurs manquantes par 0 en utilisant la fonction fillna.
Pour créer la colonne total, tu peux utiliser la fonction sum sur les colonnes (axis=1)

Code:

---

1 2	resultat=resultat.fillna(0) resultat['Total']=resultat.sum(axis=1)

---

Tu peux alors réaliser un export de ton résultat :

Code:

---

resultat.to_csv('C:\TEMP\export_pandas.csv', sep=',', encoding='utf-8')

---

Cordialement,
Laurent.