创建一个新的数据框，计算每个用户的正面和负面推文

Question

我有以下数据框：

它包含 user_ids、推文、位置以及推文的分类为负面和正面。

我想创建一个按用户 ID 分组的新数据框，因为每个用户在数据框中都有多个推文。数据框应包含以下列：

1. 用户身份

2. 该 user_id 的负面推文计数

3. 该 user_id 的正面推文计数

4. 用户的位置

所需样本输出

user_id             positive_tweets   negative_tweets    Location

418                 1                    0                   CA

521                 1                    0                   CA

997                 0                    1                   LA

1135                1                    0                   LA

此代码是 BlackFox 先生针对我之前未正确询问的问题提出的。

df.groupby(['user_id','classification'])['user_id'].count()

但是，它与所需的输出不匹配。

Answer 1

我希望这就是你要找的。df.groupby(['user_id', 'Location']).apply(lambda x: pd.Series(dict(positive_tweets=(x.classification == 'positive').sum(),negative_tweets=(x.classification == 'negative').sum(),)))