Cara menjumlahkan nilai yang dikelompokkan berdasarkan dua kolom dalam panda


21

Saya memiliki Pandaf DataFrame seperti ini:

df = pd.DataFrame({
    'Date': ['2017-1-1', '2017-1-1', '2017-1-2', '2017-1-2', '2017-1-3'],
    'Groups': ['one', 'one', 'one', 'two', 'two'],
    'data': range(1, 6)})

    Date      Groups     data  
0  2017-1-1    one       1
1  2017-1-1    one       2
2  2017-1-2    one       3
3  2017-1-2    two       4
4  2017-1-3    two       5

Bagaimana saya bisa menghasilkan DataFrame baru seperti ini:

    Date       one     two 
0  2017-1-1    3        0
1  2017-1-2    3        4
2  2017-1-3    0        5

Jawaban:


16

pivot_table dibuat untuk ini:

df.pivot_table(index='Date',columns='Groups',aggfunc=sum)

hasil dalam

         data
Groups    one  two
Date
2017-1-1  3.0  NaN
2017-1-2  3.0  4.0
2017-1-3  NaN  5.0

Secara pribadi saya menemukan pendekatan ini jauh lebih mudah untuk dipahami, dan tentu saja lebih pythonic daripada operasi kelompok yang berbelit-belit. Lalu jika Anda ingin format yang ditentukan, Anda bisa merapikannya:

df.fillna(0,inplace=True)
df.columns = df.columns.droplevel()
df.columns.name = None
df.reset_index(inplace=True)

yang memberi Anda

       Date  one  two
0  2017-1-1  3.0  0.0
1  2017-1-2  3.0  4.0
2  2017-1-3  0.0  5.0

1
Bagus! Ini harus menjadi jawaban yang diterima.
— tuomastik

@Josh D. Ini keren dan mudah! Saya setuju bahwa dibutuhkan kekuatan otak untuk mengetahui cara kerja groupby. Terima kasih!
— Kevin

8

Sihir hitam panda:

df = df.groupby(['Date', 'Groups']).sum().sum(
    level=['Date', 'Groups']).unstack('Groups').fillna(0).reset_index()

# Fix the column names
df.columns = ['Date', 'one', 'two']

Menghasilkan df:

       Date  one  two
0  2017-1-1  3.0  0.0
1  2017-1-2  3.0  4.0
2  2017-1-3  0.0  5.0

Suci! Sihir hitam sangat kuat! Terima kasih banyak!
— Kevin

Sama-sama! Lihat jawaban yang diperbarui; Saya menyederhanakan ekspresi dan menambahkan perbaikan untuk nama kolom persis seperti yang diminta.
— tuomastik

Saya pikir versi Anda sebelumnya memiliki kelebihan karena dapat diterapkan ke set data yang lebih rumit lainnya. Saya menyalinnya di sini: df.groupby (['Date', 'Groups', 'data']) ['data']. Sum (). Sum (level = ['Date', 'Groups']). Unstack ( 'Grup'). Fillna (0)
— Kevin

@Kevin Jika jawaban ini atau yang akan datang menyelesaikan masalah Anda, harap terima jawabannya.
— tuomastik
Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.