跨多个列聚合的熊猫
[英]Pandas aggregating across multiple columns
问题描述
我有以下数据框
import pandas as pd
import numpy as np
from IPython.display import display
arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'],
['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']]
index = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame({'A': np.arange(8),
'B': np.arange(8),
'C': np.arange(8)},
index=index)
df
我现在想要一个数据框，其内容是“第一个”组下所有元素的总和，即
<!DOCTYPE html> <html> <head> <style> table, th, td { border: 1px solid black; } </style> </head> <body> <table style="width:100%"> <tr> <th>first</th> <th>sum</th> </tr> <tr> <td>bar</td> <td>3</td> </tr> <tr> <td>baz</td> <td>15</td> </tr> <tr> <td>foo</td> <td>27</td> </tr> <tr> <td>qux</td> <td>39</td> </tr> </table> </body> </html>
我尝试了以下代码
grouped = df.groupby([pd.Grouper(level='first')])
grouped.sum(axis='columns')
但这抱怨“ f（）收到了意外的关键字参数'axis'”。 有没有一种方法可以通过抑制索引之一来在多索引数据帧上运行聚合函数？
2 个解决方案
解决方案1
1 已采纳 2017-11-02 04:47:13
方式1
这段代码
grouped = df.reset_index().groupby('first').sum()
sum_by_columns = grouped.sum(axis=1).to_frame()
sum_by_columns.columns = ['sum']
print(sum_by_columns)
将提供您想要的输出
sum
first
bar 3
baz 15
foo 27
qux 39
这里的士气是grouped.sum（）分别适用于每一列。
方式2
您可以使用自己的聚合函数：
sum_by_columns = df.groupby([pd.Grouper(level='first')]).apply(lambda x: x.sum().sum())
sum_by_columns.columns = ['sum']
print(sum_by_columns)
它将导致您获得相同的结果。 在此，lambda并不应用于每一列，而是应用于每个部分数据帧。
方式3
如果您需要跨列聚合，则可以首先使用df.stack()方法将它们转换为行：
sum_by_columns = df.stack().groupby(pd.Grouper(level='first')).sum().to_frame()
sum_by_columns.columns = ['sum']
print(sum_by_columns)
解决方案2
0 2017-11-02 05:17:37
df.groupby(by="first").sum() will give you, (by="w/e you want them to be group by")
A B C
first
bar 1 1 1
baz 5 5 5
foo 9 9 9
qux 13 13 13
df.groupby(by="first").sum().sum(axis=1) will give you
first
bar 3
baz 15
foo 27
qux 39
聚合多列 Pandas
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