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如何使用 Pandas 對(duì)兩列進(jìn)行分組并計(jì)算行的總和？

如何使用 Pandas 對(duì)兩列進(jìn)行分組并計(jì)算行的總和？

蠱毒傳說(shuō) 2023-10-18 21:27:19
我有一個(gè) pandas 數(shù)據(jù)框，df例如：Name  Hour Activity    A   4   TT    A   3   TT    A   5   UU    B   1   TT    C   1   TT    D   1   TT    D   2   TT    D   3   UU    D   4   UU下一步是如果行具有相同的列Name和值，則獲取總和Activity。例如，對(duì)于這種情況Name: A和Activity: TT將給出總和7結(jié)果如下所示    TT  UUA   7   5B   1   0C   1   0D   3   7是否可以使用 pandas groupby 來(lái)做這樣的事情？
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2 回答

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牧羊人nacy

TA貢獻(xiàn)1862條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊

嘗試groupby.sum并unstack


df_final = df.groupby(['Name', 'Activity']).Hour.sum().unstack(fill_value=0)


Out[177]:

Activity  TT  UU

Name

A          7   5

B          1   0

C          1   0

D          3   7


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反對(duì) 回復(fù) 2023-10-18
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冉冉說(shuō)

TA貢獻(xiàn)1877條經(jīng)驗(yàn) 獲得超1個(gè)贊

Apivot_table也可以在這里工作：


df = pd.pivot_table(df, index='Name', columns='Activity', values='Hour', aggfunc='sum', fill_value=0)

df

Out[1]: 

Activity  TT  UU

Name            

A          7   5

B          1   0

C          1   0

D          3   7

從那里，您可以進(jìn)行一些進(jìn)一步的清理以達(dá)到：


df.columns = [''.join(col) for col in df.columns]

df = df.reset_index()

df

Out[2]: 

  Name  TT  UU

0    A   7   5

1    B   1   0

2    C   1   0

3    D   3   7


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反對(duì) 回復(fù) 2023-10-18
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