32

以下のDataFrameを例として、

In [83]:
df = pd.DataFrame({'A':[1,1,2,2],'B':[1,2,1,2],'values':np.arange(10,30,5)})
df
Out[83]:
   A  B  values
0  1  1      10
1  1  2      15
2  2  1      20
3  2  2      25

列の1つにデータの集計を含む新しい列を生成する簡単な方法は何でしょうか。

たとえば、次のvalues項目を合計するとA 

In [84]:
df.groupby('A').sum()['values']
Out[84]:
A
1    25
2    45
Name: values

どうすれば入手することができますか

   A  B  values  sum_values_A
0  1  1      10            25
1  1  2      15            25
2  2  1      20            45
3  2  2      25            45
4

4 に答える 4

45 
In [20]: df = pd.DataFrame({'A':[1,1,2,2],'B':[1,2,1,2],'values':np.arange(10,30,5)})

In [21]: df
Out[21]:
   A  B  values
0  1  1      10
1  1  2      15
2  2  1      20
3  2  2      25

In [22]: df['sum_values_A'] = df.groupby('A')['values'].transform(np.sum)

In [23]: df
Out[23]:
   A  B  values  sum_values_A
0  1  1      10            25
1  1  2      15            25
2  2  1      20            45
3  2  2      25            45
于 2012-11-06T19:07:38.437 に答える
8

私は使用する方法を見つけましたjoin：

In [101]:
aggregated = df.groupby('A').sum()['values']
aggregated.name = 'sum_values_A'
df.join(aggregated,on='A')

Out[101]:
   A  B  values  sum_values_A
0  1  1      10            25
1  1  2      15            25
2  2  1      20            45
3  2  2      25            45

誰かがそれを行うためのより簡単な方法を持っていますか？

于 2012-11-06T18:36:37.493 に答える
4

これはそれほど直接的ではありませんが、非常に直感的であり（マップを使用して別の列から新しい列を作成する）、他の多くの場合に適用できます。

gb = df.groupby('A').sum()['values']

def getvalue(x):
    return gb[x]

df['sum'] = df['A'].map(getvalue)
df
于 2012-11-06T18:49:45.777 に答える
3 
In [15]: def sum_col(df, col, new_col):
   ....:     df[new_col] = df[col].sum()
   ....:     return df

In [16]: df.groupby("A").apply(sum_col, 'values', 'sum_values_A')
Out[16]: 
   A  B  values  sum_values_A
0  1  1      10            25
1  1  2      15            25
2  2  1      20            45
3  2  2      25            45
于 2012-11-06T21:26:44.970 に答える