Pandas groupby和group of sum

Question

我有一個Pandas DataFrame，有客戶退款原因。 它包含以下示例數據行：

    **case_type**       **claim_type**
1   service             service
2   service             service
3   chargeback          service
4   chargeback          local_charges
5   service             supplier_service
6   chargeback          service
7   chargeback          service
8   chargeback          service
9   chargeback          service
10  chargeback          service
11  service             service_not_used
12  service             service_not_used

我想將客戶的理由與某種標記的原因進行比較。 這沒問題，但我還希望看到特定組中的記錄總數（客戶原因）。

case_claim_type = df[["case_type", "claim_type"]]
case_claim_type.groupby(by=("case_type", "claim_type"))["case_type"].count()

這給了我這個輸出，例如：

**case_type**     **claim_type**                 
service           service                         2
                  supplier_service                1
                  service_not_used                2
chargeback        service                         6
                  local_charges                   1

我還想擁有每個case_type的輸出總和。 就像是：

**case_type**     **claim_type**                 
service           service                         2
                  supplier_service                1
                  service_not_used                2
                  total:                          5
chargeback        service                         6
                  local_charges                   1
                  total:                          7

它不一定必須采用最后的輸出格式，每個case_type的（聚合）總計的列也可以。

Answer 1

哪里：

df = pd.DataFrame({'case_type':['Service']*20+['chargeback']*9,'claim_type':['service']*5+['local_charges']*5+['service_not_used']*5+['supplier_service']*5+['service']*8+['local_charges']})

df_out = df.groupby(by=("case_type", "claim_type"))["case_type"].count()

讓我們使用pd.concat ，與level參數sum ，並assign ：

(pd.concat([df_out.to_frame(),
           df_out.sum(level=0).to_frame()
                 .assign(claim_type= "total")
                 .set_index('claim_type', append=True)])
  .sort_index())

輸出：

                             case_type
case_type  claim_type                 
Service    local_charges             5
           service                   5
           service_not_used          5
           supplier_service          5
           total                    20
chargeback local_charges             1
           service                   8
           total                     9

Answer 2

您可以使用：

df = case_claim_type.groupby(by=("case_type", "claim_type"))["case_type"].count()
print (df)
case_type   claim_type      
chargeback  local_charges       1
            service             1
service     service             2
            supplier_service    1
Name: case_type, dtype: int64

您可以創建新的DataFrame的總sum ，並添加MultiIndex由MultiIndex.from_tuples ：

df1 = df.sum(level=0)
#same as
#df1 = df.groupby(level=0).sum()
new_cols= list(zip(df1.index.get_level_values(0),['total'] * len(df.index)))
df1.index = pd.MultiIndex.from_tuples(new_cols)
print (df1)
chargeback  total    2
service     total    3
Name: case_type, dtype: int64

然后concat起來並最后一次sort_index ：

df2 = pd.concat([df,df1]).sort_index()
print (df2)
case_type   claim_type      
chargeback  local_charges       1
            service             1
            total               2
service     service             2
            supplier_service    1
            total               3
Name: case_type, dtype: int64