如何使用 Pandas group-by 来求和？

Question

我正在使用这个数据框：

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

我想先按

Name

进行聚合，然后再按

Fruit

进行聚合，以获得每个

Fruit

的

Name

总数。例如：

Bob,Apples,16

我尝试按

Name

和

Fruit

进行分组，但如何获得

Fruit

的总数？

Answer 1

使用

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

要指定要求和的列，请使用以下命令：

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

Answer 2

您也可以使用 agg 函数，

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

Answer 3

如果您想保留原始列

Fruit

和

Name

，请使用

reset_index()

。否则

Fruit

和

Name

将成为索引的一部分。

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

如其他答案所示：

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

Answer 4

其他答案都达到了你想要的效果。

您可以使用

pivot

功能将数据排列在漂亮的表格中

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

Answer 5

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

您可以选择不同的列来对数字进行求和。

Answer 6

.agg() 函数的变体；提供以下功能：(1) 保留类型 DataFrame，(2) 应用平均值、计数、求和等，以及 (3) 在保持易读性的同时在多个列上启用 groupby。

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

运用你的价值观...

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

Answer 7

您可以将

groupby

列设置为

index

，然后将

sum

与

level

一起使用

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

Answer 8

您还可以在分组后的transform()

列上使用

Number。此操作将使用函数

sum

计算一组中的总数，结果是与原始数据帧具有相同索引的一系列。

df['Number'] = df.groupby(['Fruit', 'Name'])['Number'].transform('sum')
df = df.drop_duplicates(subset=['Fruit', 'Name']).drop('Date', 1)

然后，您可以删除列

Fruit

和

Name

上的重复行。此外，您可以通过指定轴

Date

来删除列

1

（

0

表示行，

1

表示列）。

# print(df)

      Fruit   Name  Number
0    Apples    Bob      16
2    Apples   Mike       9
3    Apples  Steve      10
5   Oranges    Bob      67
6   Oranges    Tom      15
7   Oranges   Mike      57
9   Oranges   Tony       1
10   Grapes    Bob      35
11   Grapes    Tom      87
14   Grapes   Tony      15

# You could achieve the same result with functions discussed by others: 
# print(df.groupby(['Fruit', 'Name'], as_index=False)['Number'].sum())
# print(df.groupby(['Fruit', 'Name'], as_index=False)['Number'].agg('sum'))

官方有一个教程Group by: split-apply-combine讲的是group by之后可以做什么

Answer 9

如果您希望聚合列具有自定义名称，例如

Total Number

、

Total

等（此处的所有解决方案都会生成一个聚合列名为

Number

的数据帧），请使用命名聚合：

df.groupby(['Fruit', 'Name'], as_index=False).agg(**{'Total Number': ('Number', 'sum')})

或者（如果自定义名称不需要包含空格）：

df.groupby(['Fruit', 'Name'], as_index=False).agg(Total=('Number', 'sum'))

这相当于SQL查询：

SELECT Fruit, Name, sum(Number) AS Total
FROM df 
GROUP BY Fruit, Name

说到 SQL，有

pandasql

模块允许您使用 SQL 语法在本地环境中查询 pandas dataFrame。它不是 Pandas 的一部分，因此必须单独安装。

#! pip install pandasql
from pandasql import sqldf
sqldf("""
SELECT Fruit, Name, sum(Number) AS Total
FROM df 
GROUP BY Fruit, Name
""")

Answer 10

求和后可以使用reset_index()重置索引

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

或

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

Answer 11

您可以使用 dfsql
对于你的问题，它看起来像：

df.sql('SELECT fruit, sum(number) GROUP BY fruit')

https://github.com/mindsdb/dfsql

这是一篇关于它的文章：

https://medium.com/riselab/why-every-data-scientist-using-pandas-needs-modin-bringing-sql-to-dataframes-3b216b29a7c0