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熊貓 - 按組應用過濾器

熊貓 - 按組應用過濾器

qq_遁去的一_1 2022-09-06 17:49:28
我正在嘗試在數據幀中按函數執行組。我需要完成兩個聚合,以查找總數并根據一列的篩選找到計數product, count, typeprod_a,100,1prod_b,200,2prod_c,23,3prod_d,23,1我正在嘗試創建一個列透視表,其中包含已售出的產品計數,并且具有按以下方式計算的產品計數column 1column 2type 1       sold, type_1prod_a,1,1prod_b,1,0prod_c,1,0prod_d,1,1我能夠獲得已售產品的數量,但我不知道如何應用過濾器并獲取已售產品的計數prod_adf("product").agg({'count': [('sold', 'count')]})
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慕尼黑的夜晚無繁華

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如果只需要按一個條件計數,請使用 GroupBy.agg 和命名聚合:type==1


df2 = df.groupby("product").agg(sold = ('count','count'),

                                type_1= ('type', lambda x: (x == 1).sum()))

print (df2)


         sold  type_1

product              

prod_a      1       1

prod_b      1       0

prod_c      1       0

prod_d      1       1

為了提高性能,首先創建列,然后聚合:sum


df2 = (df.assign(type_1 = df['type'].eq(1).astype(int))

         .groupby("product").agg(sold = ('count','count'),

                                 type_1 = ('type_1','sum')))

對于所有組合,將交叉表與 DataFrame.join 結合使用:


df1 = pd.crosstab(df['product'], df['type']).add_prefix('type_')

df2 = df.groupby("product").agg(sold = ('count','count')).join(df1)

print (df2)

         sold  type_1  type_2  type_3

product                              

prod_a      1       1       0       0

prod_b      1       0       1       0

prod_c      1       0       0       1

prod_d      1       1       0       0


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反對 回復 2022-09-06
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