基於來自另一個 df 的值的 Groupby 熊貓數據框

Question

我有一個數據框，其中保留了所有相關屬性，另一個數據框具有基於我想對第一個 df 進行分組的屬性。

我知道如果你把一個系列（一列）作為參數，你可以按數據框分組，如果你把一個數據框你得到一個錯誤。

ValueError: Grouper for '<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>' not 1-dimensional

我知道我可以將列連接到原始數據框，但我不想這樣做，除非沒有其他解決方案。

df.groupby([sorted_team_names]).ngroup()

這是我的代碼。 sorted_team_names 是一個有兩列的 df，而且它的索引與 df 相同。

這是一個相當普遍的問題，我不確定您是否需要數據樣本。

Answer 1

一種方法是分別按列分組：

df1 = pd.DataFrame({'a':[1,2,2,1], 'b':[1,2,2,1]})
print (df1)
   a  b
0  1  1
1  2  2
2  2  2
3  1  1

df2 = pd.DataFrame({'c':[1,2,3,7]})
print (df2)
   c
0  1
1  2
2  3
3  7

df3 = df2.groupby([df1['a'], df1['b']]).sum()
print (df3)
     c
a b   
1 1  8
2 2  5

...但索引必須在兩個 DataFrame 之間匹配：

df1 = pd.DataFrame({'a':[1,2,2,1], 'b':[1,2,2,1]}, index=[2,5,6,8])
print (df1)
   a  b
2  1  1 <- matched only 2 index
5  2  2
6  2  2
8  1  1

df2 = pd.DataFrame({'c':[1,2,3,7]})
print (df2)
   c
0  1
1  2
2  3
3  7

df3 = df2.groupby([df1['a'], df1['b']]).sum()
print (df3)
         c
a   b     
1.0 1.0  3