從相同的列但以不同的方式創建兩列

Question

從下表中，我想創建兩列，根據“數字”和“類型”的值聚合“金額”。

數字	類型	數量
1個	一種	10
1個	一種	20
2個	一種	10
3個	乙	20
2個	乙	10
1個	乙	20

這是我想要的表。 我要創建的第一列是“數量 A”，它是按“數字”分組的“類型”中帶有“A”的行的聚合。 另一個“數量 A+B”是按“數字”分組的所有行的聚合，而不管“類型”的值如何。

數字	金額A	金額A+B
1個	30	50
2個	10	20
3個	0	20

我只是想出了創建子集和分別創建兩列的方法。 但我想知道是否有更有效的方法。

Answer 1

你可以試試這個：

out = (
    df.astype({'number': 'category'})
    .query('type == "A"')
    .groupby(['number'])['amount'].sum()
    .to_frame('amount A')
)

out['amount A+B'] = df.groupby('number')['amount'].sum()

print(out)
        amount A  amount A+B
number                      
1             30          50
2             10          20
3              0          20

其中一個技巧是將'number'列轉換為分類列，這樣即使數字沒有出現在'type A'中，我們也可以得到所有數字的sum 。

一旦我們這樣做了，我們就可以很容易地在沒有行的數字上執行 groupby where type == "A" 。