Un simple exemple de pivot_table.

données de test


data=[
{"Date":"1/2" , "Nom complet":"Yamada" ,"dessert" : "pomme"  ,"Plat d'accompagnement"  :"Gyoza" },
{"Date":"1/3" , "Nom complet":"Yamada" ,"dessert" : "pomme"  ,"Plat d'accompagnement"  :"Gyoza"   },
{"Date":"1/4" , "Nom complet":"Yamada" ,"dessert" : "banane"  ,"Plat d'accompagnement"  :"Poisson bouilli"   },
{"Date":"1/5" , "Nom complet":"Yamada" ,"dessert" : "pomme"   ,"Plat d'accompagnement"  :"Gyoza"  },

{"Date":"1/2" , "Nom complet":"Sasaki" ,"dessert" : "Orange"   ,"Plat d'accompagnement"  :"Gyoza"  },
{"Date":"1/3" , "Nom complet":"Sasaki" ,"dessert" : "pomme"   ,"Plat d'accompagnement"  :"Gyoza"  },
{"Date":"1/4" , "Nom complet":"Sasaki" ,"dessert" : "pomme"   ,"Plat d'accompagnement"  :"Gyoza"  },
{"Date":"1/5" , "Nom complet":"Sasaki" ,"dessert" : "pomme"   ,"Plat d'accompagnement"  :"Ragoût"  },

]

import pandas as pd
df=pd.DataFrame(data)
df

Date Nom Désert Plat d'accompagnement
0  1/2 boulettes de pommes Yamada
1  1/3 boulettes de pommes Yamada
2  1/4 Poissons bouillis à la banane Yamada
3  1/5 boulettes de pommes Yamada
4  1/2 boulettes Sasaki Mikan
5  1/3 boulettes de pommes Sasaki
6  1/4 boulettes de pommes Sasaki
7  1/5 ragoût de pommes Sasaki

Comptez les "déserts" pour chaque "nom".

df.pivot_table(values= 'Plat d'accompagnement', index='Nom complet', columns='dessert' , aggfunc="count" , fill_value=0)

values = Si vous n'entrez pas "plat d'accompagnement", il sera agrégé pour chaque colonne restante Nombre de cas avec aggfunc = "count" Si fill_value = 0 n'est pas entré, 0 sera NaN.

résultat

Pomme Mikan banane du désert
Nom complet
Sasaki 0 3 1
Yamada 1 3 0

référence note.nkmk.me pandas.pivot_table

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