Как выполнить сумму groupby в pandas (с примерами)

Вы можете использовать следующий базовый синтаксис, чтобы найти сумму значений по группам в пандах:

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

В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике со следующим DataFrame pandas:

 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

Пример 1: группировка по столбцу, добавление столбца

Следующий код показывает, как выполнить группировку по столбцу и суммировать значения в столбце:

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

	team points
0 to 65
1 B 31

По результату мы видим, что:

• Игроки команды А набрали в общей сложности 65 очков.
• Игроки команды Б набрали в общей сложности 31 очко.

Пример 2: группировка по нескольким столбцам, добавление нескольких столбцов

Следующий код показывает, как группировать несколько столбцов и суммировать несколько столбцов:

 #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

По результату мы видим, что:

• Игроки команды А на позиции «С» набрали в общей сложности 9 очков и 6 подборов.
• Игроки команды А на позиции «F» набрали в общей сложности 14 очков и 10 подборов.
• Игроки команды А на позиции «G» набрали в общей сложности 42 очка и 19 подборов.

И так далее.

Обратите внимание, что функция reset_index() предотвращает попадание группируемых столбцов в индекс.

Например, вот как будет выглядеть результат, если мы его не используем:

 #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

В зависимости от того, как вы хотите, чтобы результаты отображались, вы можете использовать или не использовать функцию reset_index() .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные операции группировки в pandas:

Как подсчитать групповые наблюдения у панд
Как найти максимальное значение для группы в Pandas
Как рассчитать квантили по группе в Pandas