在 groupby pandas 函数之后导出 .csv答案

【问题标题】：Exporting .csv after groupby pandas function在 groupby pandas 函数之后导出 .csv
【发布时间】：2019-12-04 22:26:06
【问题描述】：

我m starting my studies in python and pandas and, at the moment, Im 尝试创建一个项目，我需要在 .csv 中导出以下内容

我创建了一个如下所示的 groupby 函数：

df2 = result.groupby(['Sub ID','Date','Campaign Name','Source',]).agg({'Clicks': 'sum', 'Conversions': 'sum', 'Views': 'sum', 'Cost': 'sum', 'Net Profit': 'sum', 'Revenue': 'sum', 'Profit': 'sum'})

但是，当我导出到 .csv 时，只会导出点击次数、转化次数、浏览次数、成本、净利润、收入和利润的列，而不是第一个列。有人知道怎么解决吗？

谢谢

【问题讨论】：

能否包含用于写入 csv 的代码？
df2 = result.groupby(['Sub ID','Date','Campaign Name','Source',],as_index=False).agg({'Clicks': 'sum', 'Conversions': 'sum', 'Views': 'sum', 'Cost': 'sum', 'Net Profit': 'sum', 'Revenue': 'sum', 'Profit': 'sum'}) 和使用to_csv .. ?
我假设您在导出时使用ignore_index=True，只需将其设置为False 或不包含它。
是的，我使用的是 index=True。我改为 false 并且它起作用了。现在是这样的：df2.to_csv("df2.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')

标签： python pandas pandas-groupby

【解决方案1】：

您的聚合可以以更简洁的方式完成。这应该可以解决您的问题：

target_cols = ['Clicks', 'Conversions', 'Views', 'Cost', 'Net Profit', 'Revenue', 'Profit']
df2 = result.groupby(['Sub ID','Date','Campaign Name','Source',])[target_cols].sum()
df.to_csv(desired_path)

【讨论】：

认为你的意思是sum？
谢谢你，这看起来更容易更干净
没有问题。如果这回答了您的问题，请投票/接受。