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[英]how to groupby-apply-aggregate back to a dataframe in Python Pandas?
[英]How to apply 'groupby' in python if I want to aggregate by sum on a particular column?
我不想在leid, cp_id, run_seq, prod, curr
级别重复行,我想通过 sum tran_amnt
进行聚合。 我做了这样的事情,但它抛出了一个错误。
data_gb = data.groupby('le_id', 'cp_id', 'run_seq', 'products', 'currency').sum()
但它抛出这个错误:
对象类型没有名为 cp_id 的轴
我认为这不起作用,因为数据框中存在字符串。
有没有其他更好的方法可以实现我想要的?
编辑:
这是生成上述数据帧的代码:
import pandas as pd
data = {'le_id' : [101]*4 + [102]*4 + [103]*3 + [104]*5 + [101],
'run_seq' : [31]*11 + [32]*6,
'cp_id' : [201, 201, 201, 201, 203, 204, 205, 205, 206, 208,
209, 202, 201, 204, 205, 208, 208],
'cp_name' : ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'C', 'E', 'E', 'F',
'G', 'H', 'B', 'A', 'D', 'E', 'H', 'H'],
'products' : ['U', 'U', 'U', 'W', 'X', 'U', 'U', 'V', 'W',
'X','U', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Z', 'U'],
'tran_amnt' : [10203, 13789, 74378, 47833, 40237, 93732,
63738, 42563, 92822, 11276, 63633, 99292, 27892,
82727, 32442, 55622, 43535],
'currency' : ['USD', 'YEN', 'USD', 'SGD', 'USD', 'INR', 'INR',
'SGD', 'USD', 'INR', 'SGD', 'SGD', 'SGD', 'SGD',
'INR', 'INR', 'INR']}
data = pd.DataFrame(data)
试试这个:
data_gb = data.groupby(['le_id', 'cp_id', 'run_seq', 'products', 'currency']).sum()
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