如何有效地计算 Pandas DataFrame 中组内术语的出现次数？

按 Pandas 数据框中的术语计数进行分组

问题：

给定一个数据框以下列：id、group 和 term。目标是确定每个术语在 id 和 group 的每个唯一组合中出现的次数。

解决方案：

要避免使用循环，请使用 groupby 和Pandas 中的 size 函数：

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

groupby 函数按指定列（id、group 和term），而 size 函数计算每个组合的出现次数。 unstack 函数会生成一个更具视觉吸引力的表格，其中计数以矩阵形式排列。

结果是一个具有多索引列的表格，其中前两个级别代表 id 和 group 的组合，第三个级别代表 id 和 group 的组合对应于该术语。表中的每个单元格显示特定术语在相应 ID 和组中出现的次数。

时间：

对于大型数据集（例如 1,000,000 行） ，性能非常出色：

df = pd.DataFrame(dict(id=np.random.choice(100, 1000000),
                       group=np.random.choice(20, 1000000),
                       term=np.random.choice(10, 1000000)))

使用上述方法，经过的时间约为1秒。

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