Analysieren eines Datenrahmens basierend auf mehreren Bedingungen

Question

names Class Category label 
ram  A  Red  one 
ravi A  Red  two 
gopal B  Green  three 
Sri  C  Red  four  

my_list1=["Category"] 
my_list2=["Class"] 

I need to get the combination counts between these two columns. 

Ich versuche, die Kombination einiger ausgewählter Spalten zu erhalten. my_list2 hat sogar mehr als eins.

I tried, 
df[mylist1].value_counts() 

Es funktioniert gut für eine Sinigle-Spalte. Aber ich will in my_list2 für mehrere Spalte tun, basierend auf my_list1

Mein Wunsch ausgegeben werden soll,

output_df, 
Value  Counts 
Red.A  2 
Red.C  1 
Green.B 1 

Answer 1

Ich glaube, Sie beide Listen beitreten müssen zuerst, dann erstellen Series und letzte value_counts:

print (df) 
    names Class Category label Class1 
0 ram  A  Red one  E 
1 ravi  A  Red two  G 
2 gopal  B Green three  B 

my_list1=["Category"] 
my_list2=["Class", "Class1"] 


df = df[my_list1 + my_list2].apply('.'.join, axis=1).value_counts() 
print (df) 
Red.A.E  1 
Red.A.G  1 
Green.B.B 1 
dtype: int64 

Detail:

print (df[my_list1 + my_list2]) 
    Category Class Class1 
0  Red  A  E 
1  Red  A  G 
2 Green  B  B 

print (df[my_list1 + my_list2].apply('.'.join, axis=1)) 
0  Red.A.E 
1  Red.A.G 
2 Green.B.B 
dtype: object 

Answer 2

Sieverwenden könnenwie

In [5410]: my_list1 = ["Category"] 
     ...: my_list2 = ["Class", "Class1"] 

In [5411]: df[my_list1+my_list2].apply(lambda x: x.str.cat(sep='.'), axis=1).value_counts() 
Out[5411]: 
Green.B.B 1 
Red.A.E  1 
Red.A.G  1 
dtype: int64 

Auch

In [5516]: pd.Series('.'.join(x) for x in df[my_list1 + my_list2].values).value_counts() 
Out[5516]: 
Green.B.B 1 
Red.A.E  1 
Red.A.G  1 
dtype: int64 

Or 

In [5517]: pd.Series(map('.'.join, df[my_list1 + my_list2].values)).value_counts() 
Out[5517]: 
Green.B.B 1 
Red.A.E  1 
Red.A.G  1 
dtype: int64