【问题标题】：Summarize a column if values in another column are inferior (without for loop)如果另一列中的值较差，则汇总一列（没有 for 循环）
【发布时间】：2020-02-27 07:26:34
【问题描述】：

数据框

我有很多项目的数据框。

项目由代码“类型”和重量标识。

最后一列表示数量。

|-|------|------|---------|
| | type |weight|quantity |
|-|------|------|---------|
|0|100010|   3  |  456    |
|1|100010|   1  |  159    |
|2|100010|   5  |  735    |
|3|100024|   3  |  153    |
|4|100024|   7  |  175    |
|5|100024|   1  |  759    |
|-|------|------|---------|

兼容性规则

如果满足以下条件，给定项目“A”与其他项目“兼容”：

是同一类型
其他物品的重量等于或小于物品“A”的重量

预期的结果

我想为每一行添加一个“兼容数量”列，计算有多少项目是兼容的。

|-|------|------|---------|---------------------|
| | type |weight|quantity | compatible quantity |
|-|------|------|---------|---------------------|
|0|100010|   3  |  456    |        615          | 456 + 159
|1|100010|   1  |  159    |        159          | 159 only (the lightest items)
|2|100010|   5  |  735    |       1350          | 735 + 159 + 456 (the heaviest)   
|3|100024|   3  |  153    |        912          | 153 + 759
|4|100024|   7  |  175    |       1087          | ...
|5|100024|   1  |  759    |        759          | ...
|-|------|------|---------|---------------------|

我想避免使用 For 循环来得到这个结果。（数据框很大）。

我的代码使用 For 循环

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame([[100010, 3, 456],[100010, 1, 159],[100010, 5, 735], [100024, 3, 153], [100024, 7, 175], [100024, 1, 759]],columns = ["type", "weight", "quantity"])

print(df)

for inc in range(df["type"].count()):

    the_type = df["type"].iloc[inc]
    the_weight = df["weight"].iloc[inc]
    the_quantity = df["quantity"].iloc[inc]

    df.at[inc,"quantity_compatible"] = df.loc[(df["type"] == the_type) & (df["weight"] <= the_weight),"quantity"].sum()

print(df)

一些可能的想法

“应用”或“转换”有用吗？
可以在 loc 中使用 loc 吗？

【问题讨论】：

标签： pandas dataframe pandas-groupby

【解决方案1】：

首先按weight 和type 对值进行排序，然后对cumsum 执行groupby，最后在索引上进行合并：

df = pd.DataFrame([[100010, 3, 456],[100010, 1, 159],[100010, 5, 735], [100024, 3, 153], [100024, 7, 175], [100024, 1, 759]],columns = ["type", "weight", "quantity"])

new_df = df.merge(df.sort_values(["type","weight"])
                  .groupby("type")["quantity"]
                  .cumsum(),left_index=True, right_index=True)

print (new_df)

#
     type  weight  quantity_x  quantity_y
0  100010       3         456         615
1  100010       1         159         159
2  100010       5         735        1350
3  100024       3         153         912
4  100024       7         175        1087
5  100024       1         759         759

【讨论】：

【解决方案2】：

解决方案

试试这个。

import pandas as pd
from io import StringIO

s = """
    type    weight  quantity
0   100010  3   456
1   100010  1   159
2   100010  5   735
3   100024  3   153
4   100024  7   175
5   100024  1   759
"""

def process_dataframe(df, sort_values_by_init_index = True):
    df2 = df.groupby(by=['type','weight']).sum().reset_index()
    df3 = df.groupby(by=['type','weight']).sum().groupby(level=[0], as_index=False)['quantity_compatible'].cumsum().reset_index()
    df2['quantity_compatible'] = df3['quantity_compatible'].tolist()
    if sort_values_by_init_index:
        df2 = df2.sort_values('index')
    #print(df2)
    df2 = df2.reset_index().drop(columns=['index'])

    return df2

df = pd.read_csv(StringIO(s), sep='\t')
df.drop(columns='Unnamed: 0', inplace=True)
df['quantity_compatible'] = df['quantity'].copy()
df = df.reset_index()

# custom function
process_dataframe(df)

输出：

参考文献

【讨论】：

@floupinette 立即尝试。更新了解决方案以匹配预期的输出。