熊猫数据框中具有给定索引的数据条目总和答案

【问题标题】：Sum of data entry with the given index in pandas dataframe熊猫数据框中具有给定索引的数据条目总和
【发布时间】：2018-04-03 16:06:55
【问题描述】：

我尝试获取 pandas 数据框中给定数据的可能组合的总和。为此，我使用 itertools 组合来获取所有可能的组合，然后通过使用循环，对每个组合进行求和。

有什么方法可以在不使用循环的情况下做到这一点？

请检查我创建的以下脚本以显示我想要的内容。

import pandas as pd
import itertools as it

A = pd.Series([50, 20, 75], index = list(range(1, 4)))

df = pd.DataFrame({'A': A})

listNew = []
for i in range(1, len(df.A)+1):
    Temp=it.combinations(df.index.values, i)
    for data in Temp:
        listNew.append(data)  

print(listNew)

for data in listNew:
    print(df.A[list(data)].sum())

这些脚本的输出是：

[(1,), (2,), (3,), (1, 2), (1, 3), (2, 3), (1, 2, 3)]
50
20
75
70
125
95
145

提前谢谢你。

【问题讨论】：

标签： pandas dataframe sum combinations itertools

【解决方案1】：

IIUC，使用reindex

#convert you list of tuple to data frame and using stack to flatten it 
s=pd.DataFrame([(1,), (2,), (3,), (1, 2),(1, 3),(2, 3), (1, 2, 3)]).stack().to_frame('index') 

# then we reindex base on the order of it using df.A
s['Value']=df.reindex(s['index']).A.values

#you can using groupby here, but since the index is here, I will recommend sum with level 
s=s.Value.sum(level=0)
s
Out[796]: 
0     50
1     20
2     75
3     70
4    125
5     95
6    145
Name: Value, dtype: int64

【讨论】：