Pandas Dataframe，对按多列分组的单个值求和
Pandas Dataframe，对按多列分组的单个值求和
提问于 2019-07-25 19:09:50
我已经搜索了这个答案，但找不到可以工作的东西。我想对一个列keyword_visibility求和，并按三个列category、trend_month、trend_year对其进行分组。
结果将在相同的数据帧中，并将被称为sum_keyword_visibility_by_category。
我尝试的内容包括：
df_market_share['sum_keyword_visibility_by_category'] = df_market_share.groupby(['category', 'trend_month', 'trend_year'])['keyword_visibility'].sum()和
df_market_share['sum_keyword_visibility_by_category'] = df_market_share["keyword_visibility"].groupby(df_market_share["category"], ["trend_month" ]).transform("sum")对于第一次尝试，我得到的错误是这个TypeError: incompatible index of inserted column with frame index，对于第二次尝试，我非常感谢这个TypeError: unhashable type: 'list'的任何帮助
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2019-07-25 19:53:35
这是因为您正在对值进行分组。您正在尝试将groupby和summation的结果插入数据框的普通索引中。这意味着您正在尝试将一组较小的值插入到新列中。
请查看此链接：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.groupby.html
如果想要将结果插入到数据框中，可以找到相应的值并使用df.loc插入结果
Stack Overflow用户
发布于 2019-07-30 08:02:14
如果我对这个问题的理解是正确的，那么您应该使用transform。下面的示例按两列进行分组，但应该清楚如何扩展到三列：
data = [
['A', 'C', 1 ],
['A', 'D', 2 ],
['A', 'C', 2 ],
['B', 'C', 3 ],
['B', 'D', 4],
['B', 'C', 4]
]
df = pd.DataFrame(data, columns=['col1', 'col2', 'col_to_sum'])
df['summed_col'] = df.groupby(['col1', 'col2']).col_to_sum.transform('sum')
df输出：
col1 col2 col_to_sum summed_col
0 A C 1 3
1 A D 2 2
2 A C 2 3
3 B C 3 7
4 B D 4 4
5 B C 4 7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/57200565
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