通过将多列分组来过滤python pandas dataframe

Question

这有点难以解释，所以请多多包涵。

假设我有一张桌子，如下所示

如何创建符合以下条件的新数据框

1. 每行有5行，将是A列中介于某个范围之间的值，例如第一行在（200，311）之间，第二行在（312，370）之间，等等。

2. 每列有3列，将是B列中某个范围之间的值，例如第一列在（1，16）之间，第二列在（17，50）之间，依此类推。

3. 每个单元格的值将是来自列C的值的总和，该值与对应的列和行匹配。

例：

有插图吗？ 数字是随机的，您无需遵循我的示例。

非常感谢！

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我的解决方案是在两个列表中预定义行条件和列条件，然后运行嵌入式循环以将每个单元格值填充到新数据框中。 它的工作原理并没有那么慢，但是我想知道既然是pandas数据框，应该有一种在查询中这样做的方式，没有任何循环。

再次感谢！

Answer 1

您可以使用cut来获取范围，然后将其提供给pivot_table以获取总和：

# Setup example data.
np.random.seed([3, 1415])
n = 100
df = pd.DataFrame({
    'A': np.random.randint(200, 601, size=n),
    'B': np.random.randint(1, 101, size=n),
    'C': np.random.randint(25, size=n)
    })

# Use cut to get the ranges.
a_bins = pd.cut(df['A'], bins=[200, 311, 370, 450, 550, 600], include_lowest=True)
b_bins = pd.cut(df['B'], bins=[1, 16, 67, 100], include_lowest=True)

# Pivot to get the sums.
df2 = df.pivot_table(index=a_bins, columns=b_bins, values='C', aggfunc='sum', fill_value=0)

结果输出：

B           [1, 16]  (16, 67]  (67, 100]
A                                       
[200, 311]       82       118        153
(311, 370]       68        56         45
(370, 450]       41       129         40
(450, 550]       32       121         57
(550, 600]        0       112         47

Answer 2

我真的很喜欢@root的解决方案 ！ 这是一个稍作修改的单线版本，它使用pd.crosstab方法：

In [102]: pd.crosstab(
     ...:     pd.cut(df['A'], bins=[200, 311, 370, 450, 550, 600], include_lowest=True),
     ...:     pd.cut(df['B'], bins=[1, 16, 67, 100], include_lowest=True),
     ...:     df['C'],
     ...:     aggfunc='sum'
     ...: )
     ...:
Out[102]:
B           [1, 16]  (16, 67]  (67, 100]
A
[200, 311]       31       157        117
(311, 370]       23        90         38
(370, 450]      110       168         60
(450, 550]       37       117        115
(550, 600]       35        19         49