팬더 그룹 및 합계

팬더 그룹 및 합계

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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?

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sum()방법을 사용하십시오

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

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또한 agg 기능을 사용할 수 있습니다.

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

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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

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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

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

다른 열을 선택하여 숫자를 합할 수 있습니다.

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당신은 설정할 수 있습니다 groupby에 열을 index다음 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

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/39922986/pandas-group-by-and-sum