Question

使用样本数据：

df = pd.DataFrame({'key1' : ['a','a','b','b','a'],
               'key2' : ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'],
               'data1' : np.random.randn(5),
               'data2' : np. random.randn(5)})

DF

    data1        data2     key1  key2
0    0.361601    0.375297    a   one
1    0.069889    0.809772    a   two
2    1.468194    0.272929    b   one
3   -1.138458    0.865060    b   two
4   -0.268210    1.250340    a   one

我试图找出如何按key1对数据进行分组，并仅将key2等于'one'的data1值相加。

这是我尝试过的事情

def f(d,a,b):
    d.ix[d[a] == b, 'data1'].sum()

df.groupby(['key1']).apply(f, a = 'key2', b = 'one').reset_index()

但这给了我一个'无'值的数据框

index   key1    0
0       a       None
1       b       None

这里有什么想法吗？我正在寻找与以下SQL相当的Pandas：

SELECT Key1, SUM(CASE WHEN Key2 = 'one' then data1 else 0 end)
FROM df
GROUP BY key1

仅供参考 - 我见过conditional sums for pandas aggregate但是无法改变那里的答案来处理总和而非计数。

提前致谢

Answer 1

第一组由key1列：

In [11]: g = df.groupby('key1')

然后为每个组获取subDataFrame，其中key2等于'one'并将data1列相加：

In [12]: g.apply(lambda x: x[x['key2'] == 'one']['data1'].sum())
Out[12]:
key1
a       0.093391
b       1.468194
dtype: float64

为了解释发生了什么，让我们来看看'a'组：

In [21]: a = g.get_group('a')

In [22]: a
Out[22]:
      data1     data2 key1 key2
0  0.361601  0.375297    a  one
1  0.069889  0.809772    a  two
4 -0.268210  1.250340    a  one

In [23]: a[a['key2'] == 'one']
Out[23]:
      data1     data2 key1 key2
0  0.361601  0.375297    a  one
4 -0.268210  1.250340    a  one

In [24]: a[a['key2'] == 'one']['data1']
Out[24]:
0    0.361601
4   -0.268210
Name: data1, dtype: float64

In [25]: a[a['key2'] == 'one']['data1'].sum()
Out[25]: 0.093391000000000002

通过将数据帧限制为key2等于第一个的数据帧，可能会更容易/更清楚：

In [31]: df1 = df[df['key2'] == 'one']

In [32]: df1
Out[32]:
      data1     data2 key1 key2
0  0.361601  0.375297    a  one
2  1.468194  0.272929    b  one
4 -0.268210  1.250340    a  one

In [33]: df1.groupby('key1')['data1'].sum()
Out[33]:
key1
a       0.093391
b       1.468194
Name: data1, dtype: float64

Answer 2

我认为今天使用熊猫0.23可以做到这一点：

import numpy as np

 df.assign(result = np.where(df['key2']=='one',df.data1,0))\
   .groupby('key1').agg({'result':sum})

这样做的好处是您可以将其应用于同一数据框的多个列

df.assign(
 result1 = np.where(df['key2']=='one',df.data1,0),
 result2 = np.where(df['key2']=='two',df.data1,0)
  ).groupby('key1').agg({'result1':sum, 'result2':sum})

Answer 3

您可以在执行groupby操作之前过滤数据框。如果由于所有值都超出范围而减少了系列索引，则可以将reindex与fillna一起使用：

res = df.loc[df['key2'].eq('one')]\
        .groupby('key1')['data1'].sum()\
        .reindex(df['key1'].unique()).fillna(0)

print(res)

key1
a    3.631610
b    0.978738
c    0.000000
Name: data1, dtype: float64

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为演示目的，我添加了另一行。

np.random.seed(0)

df = pd.DataFrame({'key1': ['a','a','b','b','a','c'],
                   'key2': ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two'],
                   'data1': np.random.randn(6),
                   'data2': np.random.randn(6)})

使用Groupby的Python Pandas条件求和

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