Pandas groupby 根據條件創建新列

Question

在下表中，我想為由地址相關字段 X、Y、Z（Groupby XYZ）創建的組生成列新區域。 如果在代碼列中，如果值為A，則只計算該區域一次，並將剩余區域添加到其他代碼中。

所以對於這個組，新的面積應該是100(A)+200(B)+300(C)= 600。注意不能取和，因為A重復了兩次。 只想將值 A 的一個區域計入總和，而不是全部

獲取上表：

df['X'] = ['222 North St','222 North St','222 North St','222 North St','115 John St','115 John St','115 John St']
df['Y'] = ['Seattle','Seattle','Seattle','Seattle','Chicago','Chicago','Chicago']
df['Z'] = ['WA','WA','WA','WA','IL','IL','IL']
df['code'] = ['A','B','A','C','A','A','B']
df['area'] = [100,200,100,300,200,200,50]```

Answer 1

所以這行得通，但不確定它是否是最有效的方法。 由於您沒有指定在有多個代碼時要采用哪個代碼，因此我假設它們的area值將保持相同，因此會刪除重復項。

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame()
df['X'] = ['222 North St','222 North St','222 North St','222 North St','115 John St','115 John St','115 John St']
df['Y'] = ['Seattle','Seattle','Seattle','Seattle','Chicago','Chicago','Chicago']
df['Z'] = ['WA','WA','WA','WA','IL','IL','IL']
df['code'] = ['A','B','A','C','A','A','B']
df['area'] = [100,200,100,300,200,200,50]

df2 = df.drop_duplicates(subset=['X','Y','Z','code']).groupby(['X','Y','Z']).agg({'area':'sum'}).reset_index()
df = pd.merge(df,df2,how='left',on=['X','Y','Z']).rename(columns={'area_x':'area','area_y':'area sum'})

此外，如果您能夠自己提供上述代碼的第一部分，您將吸引更多人嘗試回答您的問題。

編輯：

# drop duplicates but only for code = A
df_A = df[df['code']=='A'].drop_duplicates(subset=['X','Y','Z','code'])

# groupby and sum now that A only appears once - this creates the 'area sum'
df2 = pd.concat([df[df['code']!='A'],df_A]).groupby(['X','Y','Z']).agg({'area':'sum'}).reset_index()

# merge onto original dataframe
df = pd.merge(df,df2,how='left',on=['X','Y','Z']).rename(columns={'area_x':'area','area_y':'area sum'})