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!