Pandas: so kombinieren sie zeilen mit denselben spaltenwerten

Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um Zeilen mit denselben Spaltenwerten in einem Pandas-DataFrame zu kombinieren:

 #define how to aggregate various fields
agg_functions = {' field1 ': ' first ', ' field2 ': ' sum ', ' field ': ' sum '}

#create new DataFrame by combining rows with same id values
df_new = df. groupby (df[' id ']). aggregate (agg_functions)

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.

Beispiel: Kombinieren Sie Zeilen mit gleichen Spaltenwerten in Pandas

Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen über Verkäufe und Retouren verschiedener Mitarbeiter eines Unternehmens enthält:

 import pandas as pd

#create dataFrame
df = pd. DataFrame ({' id ': [101, 101, 102, 103, 103, 103],
                   ' employee ': ['Dan', 'Dan', 'Rick', 'Ken', 'Ken', 'Ken'],
                   ' sales ': [4, 1, 3, 2, 5, 3],
                   ' returns ': [1, 2, 2, 1, 3, 2]})

#view DataFrame
print (df)

    id employee sales returns
0 101 Dan 4 1
1 101 Dan 1 2
2 102 Rick 3 2
3 103 Ken 2 1
4 103 Ken 5 3
5 103 Ken 3 2

Wir können die folgende Syntax verwenden, um Zeilen zu kombinieren, die denselben Wert in der ID- Spalte haben, und dann die verbleibenden Spalten zu aggregieren:

 #define how to aggregate various fields
agg_functions = {' employee ': ' first ', ' sales ': ' sum ', ' returns ': ' sum '}

#create new DataFrame by combining rows with same id values
df_new = df. groupby (df[' id ']). aggregate (agg_functions)

#view new DataFrame
print (df_new)

    employee sales returns
id                          
101 Dan 5 3
102 Rick 3 2
103 Ken 10 6

Der neue DataFrame kombinierte alle Zeilen des vorherigen DataFrame, die denselben Wert in der ID- Spalte hatten, und berechnete dann die Summe der Werte in den Verkaufs- und Rückgabespalten .

Hinweis : Eine vollständige Liste der Aggregationen, die für die Verwendung mit der GroupBy()- Funktion verfügbar sind, finden Sie in der Pandas-Dokumentation .

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere häufige Aufgaben in Pandas ausführen:

Pandas: So finden Sie den Unterschied zwischen zwei Spalten
Pandas: So finden Sie den Unterschied zwischen zwei Linien
Pandas: So sortieren Sie Spalten nach Namen