私は、パンダのデータフレームを持ってout、私は列で上の数を計算し、午前いること、cityおよびraingarden以下のシリーズを使用しました：
out.groupby(['city','raingarden']).size() 出力付き
city raingarden 55405 True 3 Edina True 7 MInneapolis True 8 Minneapolis False 2482 True 847 Minneapolis False 2 True 1 Minneapolis, True 1 Minneapolis, False 2 Minneapolsi False 5 True 3 Minnepolis False 4 Minnespolis False 4 Minnetonka False 1 True 2 Minnneapolis False 5 Mpla True 3 Mpls False 22 True 20 Mpls. False 8 True 17 NE Mpls True 6 Richfield True 1 SLP True 3 St Louis Park True 2 St. Louis Park False 1 Victoria False 1 Wayzata False 2 True 1 minneapolis False 3 mpls True 2 dtype: int64
これをtabulateテーブルに出力したい。
これを行うために、私は次のことを行いました。
headers = ['city','has rain garden', 'n']
print tabulate(out.groupby(['city','raingarden']).size().to_frame(), headers, tablefmt="simple")
問題1：カウントの列名を取得する必要がありますが、運がありません。
問題2（おそらく問題1に関連しています）、出力は次のようになります。
city has rain garden
-------------------------- -----------------
(u'55405', True) 3
(u'Edina', True) 7
(u'MInneapolis', True) 8
(u'Minneapolis', False) 2482
(u'Minneapolis', True) 847
(u'Minneapolis ', False) 2
(u'Minneapolis ', True) 1
(u'Minneapolis,', True) 1
(u'Minneapolis, ', False) 2
(u'Minneapolsi', False) 5
(u'Minneapolsi', True) 3
(u'Minnepolis', False) 4
(u'Minnespolis', False) 4
(u'Minnetonka', False) 1
(u'Minnetonka', True) 2
(u'Minnneapolis', False) 5
(u'Mpla', True) 3
(u'Mpls', False) 22
(u'Mpls', True) 20
(u'Mpls.', False) 8
(u'Mpls.', True) 17
(u'NE Mpls', True) 6
(u'Richfield', True) 1
(u'SLP', True) 3
(u'St Louis Park', True) 2
(u'St. Louis Park', False) 1
(u'Victoria', False) 1
(u'Wayzata', False) 2
(u'Wayzata', True) 1
(u'minneapolis', False) 3
(u'mpls', True) 2
最初の2列はタプルとして指定されていますか？したがって、これらを別々の列に分割するにはどうすればよいですか？また、カウントのラベルを追加するにはどうすればよいですか？私が達成しようとしていることは、私が試みたよりもはるかに単純なはずだと確信しています。
2つの列を模索することで、マルチレベルのインデックスを作成してSeriesいることになりますが、これはあなたが望んでいるものではないと私は信じています。元のデータがどのように見えるかはわかりませんが（out.head()質問で提供するとよいでしょう）、あなたが探しているのは次のとおりです。
out.groupby('city').sum()['raingarden']
ランダムに生成されたデータの例を次に示します。
import random
import string
import pandas as pd
import numpy as np
city = random.sample(string.lowercase*500,100)
raingarden = np.random.randint(0,10,100)
out = pd.DataFrame({'city':city, 'raingarden':raingarden})
出力：
In [30]: out.groupby('city').sum()['raingarden']
Out[30]:
city
a 17
b 7
c 16
d 8
e 24
f 28
g 16
h 49
i 29
j 24
k 4
l 5
m 17
n 29
p 22
q 14
r 19
s 6
t 21
u 8
v 18
w 25
x 11
y 9
z 40
Name: raingarden, dtype: int64
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