如何在Python中重塑这个DataFrame？
如何在Python中重塑这个DataFrame？
提问于 2018-07-08 01:57:56
我在Python语言中有一个DataFrame df_sale，我想对它进行整形，计算price列的和，然后添加一个新的列total。下面是df_sale
b_no a_id price c_id
120 24 50 2
120 56 100 2
120 90 25 2
120 45 20 2
231 89 55 3
231 45 20 3
231 10 250 3整形后的异常输出：
b_no a_id_1 a_id_2 a_id_3 a_id_4 total c_id
120 24 56 90 45 195 2
231 89 45 10 0 325 3到目前为止，我尝试的是将df_sale['price']上的sum()分别用于120和231。我不明白我应该如何重塑数据，添加新的列标题，并在计算效率不低的情况下获得总计。谢谢。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2018-07-08 02:08:14
这可能不是最干净的方法(一点也不)，但它得到了您想要的结果：
reshaped_df = (df.groupby('b_no')[['price', 'c_id']]
.first()
.join(df.groupby('b_no')['a_id']
.apply(list)
.apply(pd.Series)
.add_prefix('a_id_'))
.drop('price',1)
.join(df.groupby('b_no')['price'].sum().to_frame('total'))
.fillna(0))
>>> reshaped_df
c_id a_id_0 a_id_1 a_id_2 a_id_3 total
b_no
120 2 24.0 56.0 90.0 45.0 195
231 3 89.0 45.0 10.0 0.0 325Stack Overflow用户
发布于 2018-07-08 02:45:12
您可以通过b_no和c_id、对total求和以及对a_id进行展平来实现此分组
import pandas as pd
d = {"b_no": [120,120,120,120,231,231, 231],
"a_id": [24,56,90,45,89,45,10],
"price": [50,100,25,20,55,20,250],
"c_id": [2,2,2,2,3,3,3]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df2 = df.groupby(['b_no', 'c_id'])['a_id'].apply(list).apply(pd.Series).add_prefix('a_id_').fillna(0)
df2["total"] = df.groupby(['b_no', 'c_id'])['price'].sum()
print(df2)
a_id_0 a_id_1 a_id_2 a_id_3 total
b_no c_id
120 2 24.0 56.0 90.0 45.0 195
231 3 89.0 45.0 10.0 0.0 325页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/51225683
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