Annullare il conteggio e restituire il valore per ogni variabile?

Ho un data frame che registra le risposte di 19717 persone che scelgono le lingue di programmazione attraverso domande a scelta multipla. La prima colonna è ovviamente il genere del rispondente mentre il resto sono le scelte che hanno scelto. E quindi se scelgo Python, la mia risposta verrà registrata nella colonna Python e non bash e viceversa.

ID     Gender              Python    Bash    R    JavaScript    C++
0      Male                Python    nan     nan  JavaScript    nan
1      Female              nan       nan     R    JavaScript    C++
2      Prefer not to say   Python    Bash    nan  nan           nan
3      Male                nan       nan     nan  nan           nan

Quello che voglio è una tabella che restituisce il numero di istanze di ciascuna categoria nei Genderrecord. Quindi se 5000 uomini codificati in Python e 3000 donne in JS, allora dovrei ottenere questo:

Gender              Python    Bash    R    JavaScript    C++
Male                5000      1000    800  1500          1000
Female              4000      500     1500 3000          800
Prefer Not To Say   2000      ...   ...    ...           860

Ho provato alcune delle opzioni:

df.iloc[:, [*range(0, 13)]].stack().value_counts()

Male                       16138
Python                     12841
SQL                         6532
R                           4588
Female                      3212
Java                        2267
C++                         2256
Javascript                  2174
Bash                        2037
C                           1672
MATLAB                      1516
Other                       1148
TypeScript                   389
Prefer not to say            318
None                          83
Prefer to self-describe       49
dtype: int64

E non è ciò che è richiesto come descritto sopra. Questo può essere fatto in panda?

Un'altra idea sarebbe quella di valori lungo l'asse 1, quindi :apply joinget_dummiesgroupby

(df.loc[:, 'Python':]
 .apply(lambda x: '|'.join(x.dropna()), axis=1)
 .str.get_dummies('|')
 .groupby(df['Gender']).sum())

[su]

                   Bash  C++  JavaScript  Python  R
Gender                                             
Female                0    1           1       0  1
Male                  0    0           1       1  0
Prefer not to say     1    0           0       1  0

Puoi impostare Gendercome indice e somma:

s = df.set_index('Gender').iloc[:, 1:]
s.eq(s.columns).astype(int).sum(level=0)

Produzione:

                   Python  Bash  R  JavaScript  C++
Gender                                             
Male                    1     0  0           1    0
Female                  0     0  1           1    1
Prefer not to say       1     1  0           0    0

Supponiamo che tu nansia NaN(cioè che non sia una stringa), potremmo trarne vantaggio countperché ignora NaNper ottenere l'output desiderato

df_out = df.iloc[:,2:].groupby(df.Gender, sort=False).count()

Out[175]:
                   Python  Bash  R  JavaScript  C++
Gender
Male                    1     0  0           1    0
Female                  0     0  1           1    1
Prefer not to say       1     1  0           0    0

Puoi melte usarecrosstab

df1 = pd.melt(df,id_vars=['ID','Gender'],var_name='Language',value_name='Choice')
df1['Choice'] = np.where(df1['Choice'] == df1['Language'],1,0)
final= pd.crosstab(df1['Gender'],df1['Language'],values=df1['Choice'],aggfunc='sum')

print(final)
Language              Bash  C++  JavaScript  Python  R
Gender                                              
Female                  0    1           1       0  1
Male                    0    0           1       1  0
Prefer not to say       1    0           0       1  0

Spingiamo su una riga

df.drop('ID',1).melt('Gender').\
    query('variable==value').\
      groupby(['Gender','variable']).size().unstack(fill_value=0)
Out[120]: 
variable        Bash  C++  JavaScript  Python  R
Gender                                          
Female             0    1           1       0  1
Male               0    0           1       1  0
Prefernottosay     1    0           0       1  0