按 Pandas Dataframe 上某些列的每个组合进行分组答案

【问题标题】：Group by every combination of some columns on a Pandas Datafram按 Pandas Dataframe 上某些列的每个组合进行分组
【发布时间】：2020-11-01 20:54:11
【问题描述】：

我有一个数据框，我想将其转换为摘要数据框。我希望按数据框中某些列的所有可能组合进行分组。
这是初始数据框

我还为每种不同类型的列提供了三个列表：

always_include_columns = ['digimon']
combination_columns = ['stage','type']
sum_column = 'points'

这是数据框：

df = pd.DataFrame({
'digimon':['Kuramon','Pabumon','Punimon','Kuramon','Pabumon','Punimon','Kuramon','Pabumon','Punimon','Kuramon','Pabumon','Punimon'],
'stage':['Baby','Baby','Baby','In-Training','In-Training','In-Training','Baby','Baby','Baby','In-Training','In-Training','In-Training'],
'type':['Neutral','Neutral','Neutral','Neutral','Neutral','Neutral','Fire','Fire','Fire','Fire','Fire','Fire'],
'points':[590,950,870,940,1030,930,1086,1143,1201,1258,1316,1373]})

在此示例中，我想按阶段和类型的每种组合进行分组（例如，仅阶段，仅类型，阶段和类型，两者都不是）。如果缺少一列，我希望它在决赛桌中说“全部”。所以这相当于堆叠 4 个 group-by 表。或者更一般的combination_columns^2 分组表。

最后是我正在寻找的结果：

【问题讨论】：

标签： pandas dataframe pandas-groupby combinations

【解决方案1】：

使用列的 powerset 创建不同的 groupby，然后将它们连接起来：

from itertools import chain, combinations

def powerset(iterable):
    s = list(iterable)
    return chain.from_iterable(combinations(s, r) for r in range(len(s)+1))

dfe =pd.DataFrame()
for perm in powerset(df.columns[:-1]):
    features =list(perm)
    if len(features) != 0 and 'digimon' in features:
        dfe = pd.concat([dfe,df.groupby(features,as_index=False).agg({'points':'sum'})],axis=0)
        
dfe.fillna('all').sort_values(['type','stage','digimon'],ascending=False)

【讨论】：