Вы можете использовать следующий базовый синтаксис, чтобы найти сумму значений по группе в pandas:
df.groupby(['group1',' group2'])['sum_col']. sum().reset_index()
В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике со следующими пандами DataFrame:
import pandas as pd
#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B'],
'position': ['G', 'G', 'F', 'C', 'G', 'F', 'F', 'C'],
'points': [25, 17, 14, 9, 12, 9, 6, 4],
'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})
#view DataFrame
df
team position points rebounds
0 A G 25 11
1 A G 17 8
2 A F 14 10
3 A C 9 6
4 B G 12 6
5 B F 9 5
6 B F 6 9
7 B C 4 12
Пример 1: группировка по одному столбцу, суммирование по одному столбцу
Следующий код показывает, как сгруппировать по одному столбцу и суммировать значения в одном столбце:
#group by team and sum the points
df.groupby(['team'])['points']. sum().reset_index()
team points
0 A 65
1 B 31
Из вывода мы видим, что:
- Игроки команды А набрали в сумме 65 очков.
- Игроки команды В набрали в сумме 31 очко.
Пример 2: группировка по нескольким столбцам, суммирование нескольких столбцов
Следующий код показывает, как группировать по нескольким столбцам и суммировать несколько столбцов:
#group by team and position, sum points and rebounds
df.groupby(['team', 'position'])['points', 'rebounds']. sum().reset_index()
team position points rebounds
0 A C 9 6
1 A F 14 10
2 A G 42 19
3 B C 4 12
4 B F 15 14
5 B G 12 6
Из вывода мы видим, что:
- Игроки команды А на позиции «С» набрали в сумме 9 очков и 6 подборов.
- Игроки команды А на позиции «F» набрали в сумме 14 очков и 10 подборов.
- Игроки команды А в позиции «G» набрали в сумме 42 очка и 19 подборов.
И так далее.
Обратите внимание, что функция reset_index() не позволяет сгруппированным столбцам стать частью индекса.
Например, вот как выглядит вывод, если мы его не используем:
#group by team and position, sum points and rebounds
df.groupby(['team', 'position'])['points', 'rebounds']. sum ()
points rebounds
team position
A C 9 6
F 14 10
G 42 19
B C 4 12
F 15 14
G 12 6
В зависимости от того, как вы хотите, чтобы результаты отображались, вы можете использовать или не использовать функцию reset_index() .
Дополнительные ресурсы
В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции группировки в pandas:
Как подсчитать наблюдения по группе в Pandas
Как найти максимальное значение по группе в Pandas
Как рассчитать квантили по группам в Pandas