Come eseguire una somma groupby in pandas (con esempi)

È possibile utilizzare la seguente sintassi di base per trovare la somma dei valori per gruppo nei panda:

 df. groupby ([' group1 ',' group2 '])[' sum_col ']. sum (). reset_index ()

I seguenti esempi mostrano come utilizzare questa sintassi in pratica con i seguenti DataFrame panda:

 import pandas as pd

#createDataFrame
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

Esempio 1: raggruppa per colonna, aggiungi una colonna

Il codice seguente mostra come raggruppare per colonna e sommare i valori in una colonna:

 #group by team and sum the points
df. groupby ([' team '])[' points ']. sum (). reset_index ()

	team points
0 to 65
1 B 31

Dal risultato possiamo vedere che:

• I giocatori della squadra A hanno segnato un totale di 65 punti.
• I giocatori della squadra B hanno segnato un totale di 31 punti.

Esempio 2: raggruppa per più colonne, aggiungi più colonne

Il codice seguente mostra come raggruppare su più colonne e sommare più colonne:

 #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

Dal risultato possiamo vedere che:

• I giocatori della squadra A nella posizione “C” hanno segnato un totale di 9 punti e 6 rimbalzi.
• I giocatori della squadra A nella posizione “F” hanno segnato un totale di 14 punti e 10 rimbalzi.
• I giocatori della squadra A nella posizione “G” hanno segnato un totale di 42 punti e 19 rimbalzi.

E così via.

Tieni presente che la funzione reset_index() impedisce alle colonne di raggruppamento di far parte dell’indice.

Ad esempio, questo è come appare il risultato se non lo usiamo:

 #group by team and position, sum points and rebounds
df. groupby ([' team ', ' position '])[' points ', ' rebounds ']. sum ()

                 rebound points
team position		
A C 9 6
F 14 10
G 42 19
B C 4 12
F 15 14
G 12 6

A seconda di come desideri che vengano visualizzati i risultati, puoi scegliere o meno di utilizzare la funzione reset_index() .

Risorse addizionali

I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni di raggruppamento comuni nei panda:

Come contare gli avvistamenti di gruppo nei panda
Come trovare il valore massimo per gruppo su Pandas
Come calcolare i quantili per gruppo in Pandas