熊猫中数据框的多列分组和求和

Question

我有一个数据框，看起来像：

YEAR |  REGION  |  POWER  |
2009 |   West   |  1.66   |
2009 |   West   |  1.77   |
2009 |   East   |  10.6   |
2009 |   East   |  8.7    |
2010 |   West   |  11.9   |
2010 |   North  |  14.8  |
2010 |   North  |  4.6    |
2010 |   West   |  3.0    |
2011 |   East   |  7.0    |
2011 |   East   |  9.66   |

我想对YEAR和REGION分组的POWER的数值进行求和，这样我得到的结果如下：

YEAR |  REGION  |  POWER  |
2009 |   West   |  3.43   |
2009 |   East   |  19.3   |
2010 |   West   |  11.9   |
2010 |   North  |  19.4   |
2010 |   West   |  3.0    |
2011 |   East   |  16.66  |

我试过了：

df.groupby(['YEAR', 'REGION'])['POWER'].sum()

但是我得到了一个与POWER并排的值而不是求和的序列。

任何人都可以帮助执行此操作吗？

Answer 1

在groupby上运行sum ，然后reset_index()将其展平。 像这样：

df.groupby(['YEAR', 'REGION']).sum().reset_index()

#    YEAR REGION  POWER
# 0  2009   East  19.30
# 1  2009   West   3.43
# 2  2010  North  19.40
# 3  2010   West  14.90
# 4  2011   East  16.66

Answer 2

使用shift和cumsum创建一个cumsum列：

df['grp'] = df.groupby(['YEAR'])['REGION'].apply(lambda x: (x != x.shift(1).bfill()).cumsum())

df_out = df.groupby(['YEAR','REGION','grp'], sort=False).sum().reset_index()
df_out = df_out.drop('grp', axis=1)

输出：

   YEAR REGION  POWER
0  2009   West   3.43
1  2009   East  19.30
2  2010   West  11.90
3  2010  North  19.40
4  2010   West   3.00
5  2011   East  16.66

详细介绍聚集之前的grouper列，grp的外观。 对于每年，请检查到上一个记录的区域的区域，如果不同，则增加1。然后，在该年的总和中创建组。

   YEAR REGION  POWER  grp
0  2009   West   1.66    0
1  2009   West   1.77    0
2  2009   East  10.60    1
3  2009   East   8.70    1
4  2010   West  11.90    0
5  2010  North  14.80    1
6  2010  North   4.60    1
7  2010   West   3.00    2
8  2011   East   7.00    0
9  2011   East   9.66    0