總和 DataFrame 行值按列分組在另一個 DataFrame

Question

我有兩個 DataFrame，如下所示：

df2 = pd.DataFrame({ 
    'Code':['ABC','DEF','GHI','JKL','MNO'],       
    '2000': [19647.0, 1814135.0, 1864791.0,261630.0, 20758.0], 
    '2001': [1762621.0,1814135.0,1864791.0,1914573.0,1965598.0], 
    '2002': [25998340.0,26920466.0,207633.0,28813463.0,29784193.0] }) 
df2.set_index('Code')


df3 = pd.DataFrame({ 
    'Code':['ABC','DEF','GHI','JKL','MNO'],       
    'Groups': ['Group A', 'Group B', 'Group C','Group B', 'Group A']})
df3.set_index('Code')

我需要按各個組獲取每年的總值。 例如。 A 組2000 年的總和是 40405.0。

Answer 1

對於石斑魚map df2到“組”的索引，然后取總和。 此外，您設置了從未將其分配回來的索引，因此您應該執行df2=df2.set_index('Code') ，盡管不必將它們作為解決此問題的索引。

#df2=df2.set_index('Code')
#df3=df3.set_index('Code')
df2.groupby(df2.index.map(df3['Groups'])).sum()

#              2000       2001        2002
#Code                                     
#Group A    40405.0  3728219.0  55782533.0
#Group B  2075765.0  3728708.0  55733929.0
#Group C  1864791.0  1864791.0    207633.0

Answer 2

我會嘗試這樣的事情：

df2 = pd.DataFrame({ 
'Code':['ABC','DEF','GHI','JKL','MNO'],       
'2000': [19647.0, 1814135.0, 1864791.0,261630.0, 20758.0], 
'2001': [1762621.0,1814135.0,1864791.0,1914573.0,1965598.0], 
'2002': [25998340.0,26920466.0,207633.0,28813463.0,29784193.0] }) 


df3 = pd.DataFrame({ 
'Code':['ABC','DEF','GHI','JKL','MNO'],       
'Groups': ['Group A', 'Group B', 'Group C','Group B', 'Group A']})

df3 = df3.merge(df2, on=['Code'])
df3.groupby(['Groups']).sum()