[python] 팬더 그룹 및 합계
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 15이름별로 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 1답변
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 1다른 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 1답변
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 1.0답변
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 15답변
.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"})