假设我有以下DataFrame

>>> d = {'col1': ['A', 'B', 'A', 'A', 'B'], 'col2': ['q1', 'q2', 'q1', 'q2', 'q1'],
         'col3':[1, 2, 1, 4, 5]}

>>> df = pd.DataFrame(data=d)
>>> df
   col1  col2   col3
0     A     q1    1
1     B     q2    2
2     A     q1    1
3     A     q2    4
4     B     q1    5


现在我想按col1和col2进行分组,并在下面添加总计
所以我的结果是:

                   col3
col1     col2
   A       q1         2
   A       q2         4
total_A               6
   B       q1         5
   B       q2         2
total_B               7


关于如何在保持第1列和第2列分组的同时增加总价值的任何想法?最好不要手动,因为我的实际DataFrame大得多

最佳答案

分别计算总计并将它们连接在一起:

# First step: GroupBy and sum.
u = df.groupby(['col1', 'col2']).sum()
# Second step: Compute the totals and set a MultiIndex for easy concatenation.
v = u.groupby(level=0).sum()
v.index = pd.MultiIndex.from_arrays([v.index, ['total'] * len(v)])
# Final step: Concat the intermediate results.
pd.concat([v, u]).sort_index(level=0, axis=0)

            col3
col1
A    q1        2
     q2        4
     total     6
B    q1        5
     q2        2
     total     7

关于python - 在DataFrame上使用groupedby函数时添加总计,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/53947377/

10-12 22:51