[python] 팬더 그룹 및 합계

Program / 글쓴이

이 데이터 프레임을 사용하고 있습니다 :

Fruit   Date      Name  Number
Apples  10/6/2016 Bob    7
Apples  10/6/2016 Bob    8
Apples  10/6/2016 Mike   9
Apples  10/7/2016 Steve 10
Apples  10/7/2016 Bob    1
Oranges 10/7/2016 Bob    2
Oranges 10/6/2016 Tom   15
Oranges 10/6/2016 Mike  57
Oranges 10/6/2016 Bob   65
Oranges 10/7/2016 Tony   1
Grapes  10/7/2016 Bob    1
Grapes  10/7/2016 Tom   87
Grapes  10/7/2016 Bob   22
Grapes  10/7/2016 Bob   12
Grapes  10/7/2016 Tony  15

이름별로 과일을 집계하여 과일별로 총 과일 수를 얻으려고합니다.

Bob,Apples,16 ( for example )

나는 이름과 과일로 그룹화를 시도했지만 어떻게 총 과일 수를 얻습니까?

답변

사용 GroupBy.sum:

df.groupby(['Fruit','Name']).sum()

Out[31]:
               Number
Fruit   Name
Apples  Bob        16
        Mike        9
        Steve      10
Grapes  Bob        35
        Tom        87
        Tony       15
Oranges Bob        67
        Mike       57
        Tom        15
        Tony        1

답변

또한 agg 기능을 사용할 수 있습니다.

df.groupby(['Name', 'Fruit'])['Number'].agg('sum')

답변

원래 열을 유지하려면 Fruit및 Name을 사용하십시오 reset_index(). 그렇지 않으면 Fruit및 Name인덱스의 일부가 될 것입니다.

df.groupby(['Fruit','Name'])['Number'].sum().reset_index()

Fruit   Name       Number
Apples  Bob        16
Apples  Mike        9
Apples  Steve      10
Grapes  Bob        35
Grapes  Tom        87
Grapes  Tony       15
Oranges Bob        67
Oranges Mike       57
Oranges Tom        15
Oranges Tony        1

다른 답변에서 볼 수 있듯이 :

df.groupby(['Fruit','Name'])['Number'].sum()

               Number
Fruit   Name
Apples  Bob        16
        Mike        9
        Steve      10
Grapes  Bob        35
        Tom        87
        Tony       15
Oranges Bob        67
        Mike       57
        Tom        15
        Tony        1

답변

다른 답변 모두 원하는 것을 달성합니다.

이 pivot기능을 사용하여 멋진 테이블에 데이터를 정렬 할 수 있습니다

df.groupby(['Fruit','Name'],as_index = False).sum().pivot('Fruit','Name').fillna(0)



Name    Bob     Mike    Steve   Tom    Tony
Fruit
Apples  16.0    9.0     10.0    0.0     0.0
Grapes  35.0    0.0     0.0     87.0    15.0
Oranges 67.0    57.0    0.0     15.0    1.0

답변

df.groupby(['Fruit','Name'])['Number'].sum()

다른 열을 선택하여 숫자를 합할 수 있습니다.

답변

당신은 설정할 수 있습니다 groupby에 열을 index 다음 사용 sum하여level 

df.set_index(['Fruit','Name']).sum(level=[0,1])
Out[175]:
               Number
Fruit   Name
Apples  Bob        16
        Mike        9
        Steve      10
Oranges Bob        67
        Tom        15
        Mike       57
        Tony        1
Grapes  Bob        35
        Tom        87
        Tony       15

답변

.agg () 함수의 변형; (1) 유형 DataFrame을 유지하고, (2) 평균, 개수, 합계 등을 적용하고, (3) 가독성을 유지하면서 여러 열을 그룹화 할 수있는 기능을 제공합니다.

df.groupby(['att1', 'att2']).agg({'att1': "count", 'att3': "sum",'att4': 'mean'})

당신의 가치를 사용하여 … 

df.groupby(['Name', 'Fruit']).agg({'Number': "sum"})