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パンダグループバイアンドサム

私はこのデータフレームを使っています：

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

これを名前で、次に果物で集計して、名前ごとの果物の総数を求めます。

Bob,Apples,16 ( for example )

名前とフルーツでグループ化しようとしましたが、どうすればフルーツの総数を取得できますか。

pythonpandasdataframegroup-byaggregate
94
Trying_hard

sum()メソッドを使う

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
103
Steven G

Agg関数も使えます

df.groupby(['Name', 'Fruit'])['Number'].agg('sum')
93
Saurabh

元の列FruitとNameを保持したい場合は、reset_index()を使用してください。そうでなければFruitとNameはインデックスの一部になります。

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

他の答えに見られるように：

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
31
Gazala Muhamed

他の両方の答えはあなたが望むものを達成します。

pivot機能を使って、Niceテーブルのデータを整理することができます。

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
22
Demetri Pananos
df.groupby(['Fruit','Name'])['Number'].sum()

あなたは数を合計するために異なる列を選択することができます。

12
jared

groupbyとsumを使うことができます。

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

               Number
Name  Fruit          
Bob   Apples       16
      Grapes       35
      Oranges      67
Mike  Apples        9
      Oranges      57
Steve Apples       10
Tom   Grapes       87
      Oranges      15
Tony  Grapes       15
      Oranges       1
6
Batsu

groupby列をindexに設定してから、sumとlevelを使用することができます。

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
1
WeNYoBen

この答えは、groupbyとsumがどのように機能するのかを理解するためだけのものです。

データセット「1900年から2015年までのインドの降雨量」を使用しています

My Datasetには、 "subdivision"や "Annual"などの列があります。

それで、ここで私はそれぞれの細区分のために年間降雨量の合計を計算したいです。

Total = Data.groupby('SUBDIVISION')['ANNUAL'].sum()
print (Total)

これは、区画がどのようにグループ化されるかであり、区画ごとの年間降水量の合計を取得します。

1
vaibhav pawar