сгруппировать и суммировать два столбца и установить как один столбец в пандах

Question

сгруппировать и суммировать два столбца и установить как один столбец в пандах

1

У меня есть следующий фрейм данных:

import pandas as pd
data = pd.DataFrame()
data['Home'] = ['A','B','C','D','E','F']
data['HomePoint'] = [3,0,1,1,3,3]
data['Away'] = ['B','C','A','E','D','D']
data['AwayPoint'] = [0,3,1,1,0,0]

Я хочу группировать столбцы ['Home', 'Away'] и изменять имя как Team. Тогда мне нравится суммировать точку и точку в качестве имени как Points.

     Team      Points
      A           4
      B           0
      C           4
      D           1
      E           4
      F           3

Как мне это сделать? Я пытался использовать другой подход, используя следующую запись: Link

Но я не смог получить формат, который хотел.

Большое спасибо за ваш совет.

Спасибо

Zep.

Zephyr 23 июнь 2018, в 17:52

Источник

Теги:

python

pandas

python-3.x

pandas-groupby

2 ответа

1

Вы можете конкатенировать, попарно, столбцы вашего входного фрейма. Затем используйте groupby.sum.

# calculate number of pairs
n = int(len(df.columns)/2)+1)

# create list of pairwise dataframes
df_lst = [data.iloc[:, 2*i:2*(i+1)].set_axis(['Team', 'Points'], axis=1, inplace=False) \
          for i in range(n)]

# concatenate list of dataframes
df = pd.concat(df_lst, axis=0)

# perform groupby
res = df.groupby('Team', as_index=False)['Points'].sum()

print(res)

  Team  Points
0    A       4
1    B       0
2    C       4
3    D       1
4    E       4
5    F       3

jpp 24 июнь 2018, в 09:15

0

Спасибо JPP за ваш совет. Я очень ценю
Zephyr 26 июнь 2018, в 04:22

Ещё вопросы

Спасибо JPP за ваш совет. Я очень ценю

John Zwinck · Accepted Answer · 2018-06-24T06-33-00.000Z

Простым способом является создание двух новых серий, индексированных командами:

home = pd.Series(data.HomePoint.values, data.Home)
away = pd.Series(data.AwayPoint.values, data.Away)

Затем вы получите результат:

home.add(away, fill_value=0).astype(int)

Обратите внимание, что home + away не работает, потому что команда F никогда не проигрывала, поэтому для них будет NaN. Поэтому мы используем Series.add() с fill_value=0.

Сложный способ использования DataFrame.melt():

goo = data.melt(['HomePoint', 'AwayPoint'], var_name='At', value_name='Team')
goo.HomePoint.where(goo.At == 'Home', goo.AwayPoint).groupby(goo.Team).sum()

Или с другой стороны:

ooze = data.melt(['Home', 'Away'])
ooze.value.groupby(ooze.Home.where(ooze.variable == 'HomePoint', ooze.Away)).sum()

Спасибо Джону за предоставленные мне варианты. Очень ценю вашу помощь.