我想編輯 Pandas 數(shù)據(jù)框，您可以從這里獲取數(shù)據(jù)集。 樣本數(shù)據(jù)集正如您所看到的，每個“區(qū)域”都有一些“類別”，每個“類別”都有不同的“價格”。我想統(tǒng)一每個“區(qū)域”的“類別”，“類別”的值應(yīng)該是每個“區(qū)域”的底部。換句話說，“category”的某些值將發(fā)生如下變化。之前：區(qū)域：A，類別：1，價格：500之后：區(qū)域：A，類別：2，價格：500圖像我知道可以通過數(shù)據(jù)透視表編輯此數(shù)據(jù)框，如下所示。但在這種情況下，我無法統(tǒng)一并顯示“類別”的值。pd.pivot_table(df, values="price", index=["area",], aggfunc='sum')如果您提供統(tǒng)一類別值的想法，我將不勝感激。
1 回答
慕村9548890
TA貢獻1884條經(jīng)驗 獲得超4個贊
您可以嘗試這個，盡管它可能不是最好的選擇。
使用您提到的代碼后：
df_new = pd.pivot_table(df, values="price", index=["area",], aggfunc='sum')
我創(chuàng)建了一個函數(shù)來查找每個區(qū)域的最后一個類別（其中 df 是原始 DataFrame）：
def find_category(cat, list_categories):
list_categories.append(df[df['area'] == cat].iloc[-1].category)
然后使用 for 循環(huán)搜索每個區(qū)域的最后一個類別并將其添加到新的類別列中。然后，如果需要，您可以對列重新排序：
list_categories = []
for area in df_new.index:
find_category(area, list_categories)
df_new['category'] = list_categories
df_new = df_new[['category','price']]
輸出將是：
category price
area
A 2 900
B 1 350
C 4 800
D 1 500
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