我有以下 df，我想按日期和參考對其進行分組，但具有總和條件。在這方面，僅當 P >= 比 PP 時，我才需要按日期和參考分組并匯總“Q”列。df = DataFrame({'Date' : ['1', '1', '1', '1'], 'Ref' : ['one', 'one', 'two', 'two'], 'P' : ['50', '65', '30', '38'], 'PP' : ['63', '63', '32', '32'], 'Q' : ['10', '15', '20', '10']})df.groupby(['Date','Ref'])['Q'].sum() #This does the right grouping byt summing the whole columndf.loc[df['P'] >= df['PP'], ('Q')].sum() #this has the right sum condition, but does not divide between Date & Ref有沒有辦法做到這一點？提前謝謝了
2 回答
蝴蝶刀刀
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只需在分組之前過濾：
In[15]:
df[df['P'] >= df['PP']].groupby(['Date','Ref'])['Q'].sum()
Out[15]:
Date Ref
1 one 15
two 10
Name: Q, dtype: object
這首先減少了 df 的大小，因此將加快 groupby 操作
紫衣仙女
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你可以這樣做：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Date' : ['1', '1', '1', '1'],
'Ref' : ['one', 'one', 'two', 'two'],
'P' : ['50', '65', '30', '38'],
'PP' : ['63', '63', '32', '32'],
'Q' : ['10', '15', '20', '10']})
def conditional_sum(x):
return x[x['P'] >= x['PP']].Q.sum()
result = df.groupby(['Date','Ref']).apply(conditional_sum)
print(result)
輸出
Date Ref
1 one 15
two 10
dtype: object
更新
如果要對輸出中的多列求和，可以使用loc：
def conditional_sum(x):
return x.loc[x['P'] >= x['PP'], ['Q', 'P']].sum()
result = df.groupby(['Date', 'Ref']).apply(conditional_sum)
print(result)
輸出
Q P
Date Ref
1 one 15.0 65.0
two 10.0 38.0
請注意，在上面的示例中，我使用 columnP是為了展示如何處理多列。
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