Pandy: jak łączyć wiersze z tymi samymi wartościami kolumn
Możesz użyć następującej podstawowej składni, aby połączyć wiersze z tymi samymi wartościami kolumn w pandzie DataFrame:
#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)
Poniższy przykład pokazuje, jak zastosować tę składnię w praktyce.
Przykład: Połącz wiersze z tymi samymi wartościami kolumn w Pandach
Załóżmy, że mamy następującą pandę DataFrame, która zawiera informacje o sprzedaży i zwrotach dokonanych przez różnych pracowników firmy:
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
Możemy użyć następującej składni, aby połączyć wiersze, które mają tę samą wartość w kolumnie id , a następnie zagregować pozostałe kolumny:
#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
Nowa DataFrame połączyła wszystkie wiersze z poprzedniej DataFrame, które miały tę samą wartość w kolumnie id , następnie obliczyła sumę wartości w kolumnach sprzedaży i zwrotów .
Uwaga : pełną listę agregacji dostępnych do użycia z funkcją GroupBy() można znaleźć w dokumentacji pand .
Dodatkowe zasoby
Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe zadania w pandach:
Pandy: jak znaleźć różnicę między dwiema kolumnami
Pandy: jak znaleźć różnicę między dwiema liniami
Pandy: jak sortować kolumny według nazwy