本文介绍了 pandas 集团和总和的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!

问题描述

 水果日期名称编号
Apples 10/6/2016 Bob 7
苹果10/6/2016鲍勃8
苹果10/6/2016麦克9
苹果10/7/2016史蒂夫10
苹果10/7/2016鲍勃1
Oranges 10/7/2016 Bob 2
Oranges 10/6/2016 Tom 15
Oranges 10/6/2016 Mike 57
Oranges 10/6/2016 Bob 65
橘子10/7/2016托尼1
葡萄10/7/2016鲍勃1
葡萄10/7/2016汤姆87
葡萄10/7/2016鲍勃22
葡萄10 / 7/2016 Bob 12
Grapes 10/7/2016 Tony 15

我想

  Bob,Apples,16(例如, )

我尝试按名称和水果进行分组,但是如何获得水果总数。使用sum()方法

 <$ c  

解决方案

$ C> df.groupby(['果,'Name'])。sum()

输出[31]:
数字
水果名称
苹果鲍勃16
Mike 9
史蒂夫10
葡萄鲍勃35
汤姆87
托尼15
橙子鲍勃67
麦克57
汤姆15
托尼1


I am using this data frame:

Fruit   Date    Name    Number
Apples  10/6/2016   Bob 7
Apples  10/6/2016   Bob 8
Apples  10/6/2016   Mike    9
Apples  10/7/2016   Steve   10
Apples  10/7/2016   Bob 1
Oranges 10/7/2016   Bob 2
Oranges 10/6/2016   Tom 15
Oranges 10/6/2016   Mike    57
Oranges 10/6/2016   Bob 65
Oranges 10/7/2016   Tony    1
Grapes  10/7/2016   Bob 1
Grapes  10/7/2016   Tom 87
Grapes  10/7/2016   Bob 22
Grapes  10/7/2016   Bob 12
Grapes  10/7/2016   Tony    15

I want to aggregate this by name and then by fruit to get a total number of fruit per name.

Bob,Apples,16 ( for example )

I tried grouping by Name and Fruit but how do I get the total number of fruit.

解决方案

use the sum() method

df.groupby(['Fruit','Name']).sum()

Out[31]: 
               Number
Fruit   Name         
Apples  Bob        16
        Mike        9
        Steve      10
Grapes  Bob        35
        Tom        87
        Tony       15
Oranges Bob        67
        Mike       57
        Tom        15
        Tony        1

这篇关于 pandas 集团和总和的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持!

10-25 01:38