groupby 和 sum 两列并在 pandas 中设置为一列答案

【问题标题】：groupby and sum two columns and set as one column in pandasgroupby 和 sum 两列并在 pandas 中设置为一列
【发布时间】：2018-12-02 19:15:42
【问题描述】：

我有以下数据框：

import pandas as pd
data = pd.DataFrame()
data['Home'] = ['A','B','C','D','E','F']
data['HomePoint'] = [3,0,1,1,3,3]
data['Away'] = ['B','C','A','E','D','D']
data['AwayPoint'] = [0,3,1,1,0,0]

我想按 ['Home', 'Away'] 列分组并将名称更改为 Team。然后我喜欢将 homepoint 和 awaypoint 加起来作为 Points 的名称。

     Team      Points
      A           4
      B           0
      C           4
      D           1
      E           4
      F           3

我该怎么做？我正在使用以下帖子尝试不同的方法： Link

但我无法获得我想要的格式。

非常感谢您的建议。

谢谢

泽普。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas pandas-groupby

【解决方案1】：

一个简单的方法是创建两个由团队索引的新系列：

home = pd.Series(data.HomePoint.values, data.Home)
away = pd.Series(data.AwayPoint.values, data.Away)

那么，你想要的结果是：

home.add(away, fill_value=0).astype(int)

请注意，home + away 不起作用，因为 F 队从未参加过客场比赛，因此对他们来说会导致 NaN。所以我们使用Series.add() 和fill_value=0。

一个复杂的方法是使用DataFrame.melt():

goo = data.melt(['HomePoint', 'AwayPoint'], var_name='At', value_name='Team')
goo.HomePoint.where(goo.At == 'Home', goo.AwayPoint).groupby(goo.Team).sum()

或者从另一个角度来看：

ooze = data.melt(['Home', 'Away'])
ooze.value.groupby(ooze.Home.where(ooze.variable == 'HomePoint', ooze.Away)).sum()

【讨论】：

感谢约翰为我提供了不同的选择。非常感谢您的帮助。

【解决方案2】：

您可以成对地连接输入数据框的列。然后使用groupby.sum。

# calculate number of pairs
n = int(len(df.columns)/2)+1)

# create list of pairwise dataframes
df_lst = [data.iloc[:, 2*i:2*(i+1)].set_axis(['Team', 'Points'], axis=1, inplace=False) \
          for i in range(n)]

# concatenate list of dataframes
df = pd.concat(df_lst, axis=0)

# perform groupby
res = df.groupby('Team', as_index=False)['Points'].sum()

print(res)

  Team  Points
0    A       4
1    B       0
2    C       4
3    D       1
4    E       4
5    F       3

【讨论】：

感谢 JPP 的建议。我很感激