Python Пандас поворота со значениями равно простой функцией конкретного столбца

Question

import pandas as pd 
olympics = pd.read_csv('olympics.csv') 

    Edition NOC Medal 
0  1896 AUT Silver 
1  1896 FRA Gold 
2  1896 GER Gold 
3  1900 HUN Bronze 
4  1900 GBR Gold 
5  1900 DEN Bronze 
6  1900 USA Gold 
7  1900 FRA Bronze 
8  1900 FRA Silver 
9  1900 USA Gold 
10  1900 FRA Silver 
11  1900 GBR Gold 
12  1900 SUI Silver 
13  1900 ZZX Gold 
14  1904 HUN Gold 
15  1904 USA Bronze 
16  1904 USA Gold 
17  1904 USA Silver 
18  1904 CAN Gold 
19  1904 USA Silver 

можно повернуть кадр данных, чтобы иметь некоторую совокупную стоимость

pivot = olympics.pivot_table(index='Edition', columns='NOC', values='Medal', aggfunc='count') 

NOC  AUT CAN DEN FRA GBR GER HUN SUI USA ZZX 
Edition             
1896  1.0 NaN NaN 1.0 NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN 
1900  NaN NaN 1.0 3.0 2.0 NaN 1.0 1.0 2.0 1.0 
1904  NaN 1.0 NaN NaN NaN NaN 1.0 NaN 4.0 NaN 

Вместо того, общее количество жетонов в значений =, Мне интересно иметь кортеж (тройной) с (#Gold, #Silver, #Bronze), (0,0,0) для NaN

Как мне сделать это лаконично и изящно?

Нет необходимости использовать pivot_table как стержень прекрасно подходит с кортежем для значения

Answer 1

• value_counts сосчитать все медали
• создать мульти-индекс для всех комбинаций стран, даты, медали
• reindex с fill_values=0

---

counts = df.groupby(['Edition', 'NOC']).Medal.value_counts() 

mux = pd.MultiIndex.from_product(
    [c.values for c in counts.index.levels], names=counts.index.names) 
counts = counts.reindex(mux, fill_value=0).unstack('Medal') 
counts = counts[['Bronze', 'Silver', 'Gold']] 

pd.Series([tuple(l) for l in counts.values.tolist()], counts.index).unstack()