groupby和求和兩列並設置為pandas中的一列

Question

我有以下數據框：

import pandas as pd
data = pd.DataFrame()
data['Home'] = ['A','B','C','D','E','F']
data['HomePoint'] = [3,0,1,1,3,3]
data['Away'] = ['B','C','A','E','D','D']
data['AwayPoint'] = [0,3,1,1,0,0]

我想按列['Home'，'Away']分組，並將名稱更改為Team。 然后我喜歡將歸宿和離去點的總和稱為“點”。

     Team      Points
      A           4
      B           0
      C           4
      D           1
      E           4
      F           3

我該怎么做？ 我正在嘗試使用以下帖子的不同方法： 鏈接

但是我無法獲得想要的格式。

非常感謝您的建議。

謝謝

澤普。

Answer 1

一種簡單的方法是創建兩個由團隊索引的新系列：

home = pd.Series(data.HomePoint.values, data.Home)
away = pd.Series(data.AwayPoint.values, data.Away)

然后，您想要的結果是：

home.add(away, fill_value=0).astype(int)

請注意， home + away比賽不起作用，因為F隊從未比賽過，所以他們將被NaN淘汰。 因此，我們將Series.add()與fill_value=0 。

一種復雜的方法是使用DataFrame.melt() ：

goo = data.melt(['HomePoint', 'AwayPoint'], var_name='At', value_name='Team')
goo.HomePoint.where(goo.At == 'Home', goo.AwayPoint).groupby(goo.Team).sum()

或從另一個角度來看：

ooze = data.melt(['Home', 'Away'])
ooze.value.groupby(ooze.Home.where(ooze.variable == 'HomePoint', ooze.Away)).sum()

Answer 2

您可以成對連接輸入數據框的列。 然后使用groupby.sum 。

# calculate number of pairs
n = int(len(df.columns)/2)+1)

# create list of pairwise dataframes
df_lst = [data.iloc[:, 2*i:2*(i+1)].set_axis(['Team', 'Points'], axis=1, inplace=False) \
          for i in range(n)]

# concatenate list of dataframes
df = pd.concat(df_lst, axis=0)

# perform groupby
res = df.groupby('Team', as_index=False)['Points'].sum()

print(res)

  Team  Points
0    A       4
1    B       0
2    C       4
3    D       1
4    E       4
5    F       3