獲取條件上的唯一值的計數

我想獲得一個團隊在一個賽季中獲勝的次數。獲取條件上的唯一值的計數

我有一個數據幀尋找這樣的：

Date   Team Win Player SHOT 
2014-20-10  CHI  1 Benoit  1 
2014-20-10  CHI  1 Benoit  0 
2014-20-10  CHI  1 Benoit  0 
2014-20-10  CHI  1 Mickael 1 
2014-23-10  CHI  0 Phillips 1

所以問題是下面的，如果我總結了贏了，我得到太多的勝利，因爲該值是重複的每一個球員的每一次擊球。

我已經做了一個獨特的價值列合併日期，贏和團隊，我能夠得到這些獨特的價值計數。

df.new["Unique"] = df.new["Date"].map(str) + df.new["Team"] + df.new["Win"] 
counts = df.new['Unique'].value_counts() 
df.new.groupby(['Unique'])['Win'].sum()

我已嘗試兩種技術來獲得勝利的總和，但每次我只是得到數據中唯一值的次數。我想要的是本賽季每支球隊的勝利總數。所以每當一個獨特的價值與勝利欄中的1相關聯時，我想要+1，當它是0 + 0時......所以我在本賽季獲得了每支球隊的總勝利。

我希望我很清楚。我會在R中使用聚合來完成這項工作，但我是python的新手。你會怎麼做？

感謝

來源

2017-04-05 Nico Coallier

如果你有完美的數據：

df.groupby(['Date','Team'])['Win'].max()

由於只應該對日期的團隊一個結果。併爲所有日期：

df.groupby(['Date','Team'])['Win'].max().groupby(level=1).sum()

來源

2017-04-05 15:48:28

完美，謝謝 –

我相信pivot_table也將在這裏工作。

wins = pd.pivot_table(df, 'Win', 'Date', 'Team').sum()

來源

2017-04-05 16:01:53 Grr

獲取條件上的唯一值的計數

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