在 python pandas 中对两个不同大小的数据框进行分组

Question

我有两个数据框，一个具有这种格式的股票历史价格：

年	公司1	公司2
1980	4.66	12.32
1981年	5.68	15.53

等有数百列，然后我有一个数据框指定一家公司，它的部门和它的国家。

公司 1	工业	德国
公司 2	消费品	我们
公司 3	工业	法国

我使用第一个数据框来绘制不同公司随时间变化的价格，但是，我现在想以某种方式将第一个表中的数据与第二个表进行分组，并创建一个单独的数据框，该数据框将具有行业总时间价值的形式， IE。

年	工业	消费品	卫生保健
1980	50.65	42.23	25.65
1981年	55.65	43.23	26.15

谢谢

Answer 1

您可以执行以下操作，假设 df_1 是您的 DataFrame，其中包含每年和公司的股票价格，而 df_2 是您的 DataFrame，其中包含有关公司的信息：

# turn company columns into rows
df_1 = df_1.melt(id_vars='year', var_name='company')

df_1 = df_1.merge(df_2)
# groupby and move industry to columns
output = df_1.groupby(['year', 'industry'])['value'].sum().unstack('industry')

输出：

industry  consumer goods  industrials
year                                 
1980               12.32         4.66
1981               15.53         5.68