python - Pandas ピボット テーブルの行の小計

Question

私はパンダ0.10.1を使用しています

このデータフレームを考慮する:

Date       State   City    SalesToday  SalesMTD  SalesYTD
20130320     stA    ctA            20       400      1000
20130320     stA    ctB            30       500      1100
20130320     stB    ctC            10       500       900
20130320     stB    ctD            40       200      1300
20130320     stC    ctF            30       300       800

州ごとに小計をグループ化するにはどうすればよいですか?

State   City  SalesToday  SalesMTD  SalesYTD
  stA    ALL          50       900      2100
  stA    ctA          20       400      1000
  stA    ctB          30       500      1100

ピボット テーブルを使用してみましたが、列に小計しかありません

table = pivot_table(df, values=['SalesToday', 'SalesMTD','SalesYTD'],\
                     rows=['State','City'], aggfunc=np.sum, margins=True)

ピボットテーブルを使用して、Excelでこれを実現できます。

Answer 1

State と City の両方を行に配置しない場合、別々の余白が得られます。形状を変更すると、目的のテーブルが得られます。

In [10]: table = pivot_table(df, values=['SalesToday', 'SalesMTD','SalesYTD'],\
                     rows=['State'], cols=['City'], aggfunc=np.sum, margins=True)


In [11]: table.stack('City')
Out[11]: 
            SalesMTD  SalesToday  SalesYTD
State City                                
stA   All        900          50      2100
      ctA        400          20      1000
      ctB        500          30      1100
stB   All        700          50      2200
      ctC        500          10       900
      ctD        200          40      1300
stC   All        300          30       800
      ctF        300          30       800
All   All       1900         130      5100
      ctA        400          20      1000
      ctB        500          30      1100
      ctC        500          10       900
      ctD        200          40      1300
      ctF        300          30       800

これは完全に明白ではないことを認めます。

Answer 2

[状態]列でgroupby（）を使用すると、要約された値を取得できます。

最初にいくつかのサンプルデータを作成しましょう。

import pandas as pd
import StringIO

incsv = StringIO.StringIO("""Date,State,City,SalesToday,SalesMTD,SalesYTD
20130320,stA,ctA,20,400,1000
20130320,stA,ctB,30,500,1100
20130320,stB,ctC,10,500,900
20130320,stB,ctD,40,200,1300
20130320,stC,ctF,30,300,800""")

df = pd.read_csv(incsv, index_col=['Date'], parse_dates=True)

次に、groupby関数を適用し、City列を追加します。

dfsum = df.groupby('State', as_index=False).sum()
dfsum['City'] = 'All'

print dfsum

  State  SalesToday  SalesMTD  SalesYTD City
0   stA          50       900      2100  All
1   stB          50       700      2200  All
2   stC          30       300       800  All

appendを使用して、合計されたdfに元のデータを追加できます。

dfsum.append(df).set_index(['State','City']).sort_index()

print dfsum

            SalesMTD  SalesToday  SalesYTD
State City                                
stA   All        900          50      2100
      ctA        400          20      1000
      ctB        500          30      1100
stB   All        700          50      2200
      ctC        500          10       900
      ctD        200          40      1300
stC   All        300          30       800
      ctF        300          30       800

set_indexとsort_indexを追加して、出力例のように見せました。結果を取得するために厳密に必要というわけではありません。

Answer 3

これはどう ？

table = pd.pivot_table(data, index=['State'],columns = ['City'],values=['SalesToday', 'SalesMTD','SalesYTD'],\
                      aggfunc=np.sum, margins=True)