如何使用Python Pandas聚合基于相同O-D对的往返乘客
如何使用Python Pandas聚合基于相同O-D对的往返乘客
提问于 2020-02-07 04:38:28
我得到了一大组O-D (始发地-目的地)和乘客的交通数据。所有记录都是往返记录。数据可以简化如下：
Ridership Origin Destination
9 A B
6 B A
7 A C
1 C A
3 B C
13 C B我想将从A到B的行程和从B到A的行程识别为相同的往返行程，并将它们的乘客量相加。
最终目标是：
AB = 15, AC = 8和BC = 16
这似乎是一个典型的question...but类型，我真的不知道怎么解决it...Any一有线索吗？谢谢!
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-02-07 04:48:05
试试这个：
df.groupby(df[['Origin','Destination']].apply(lambda x: ''.join(sorted(x)), axis=1))['Ridership'].sum()OUtput：
AB 15
AC 8
BC 16
Name: Ridership, dtype: int64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/60103149
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