Question

我迷失在Pandas doc和功能中，试图通过列总和的数值找出groupby DataFrame的方法。

例如，假设我有以下数据：

In [2]: dat = {'a':[1,0,0], 'b':[0,1,0], 'c':[1,0,0], 'd':[2,3,4]}

In [3]: df = pd.DataFrame(dat)

In [4]: df
Out[4]: 
   a  b  c  d
0  1  0  1  2
1  0  1  0  3
2  0  0  0  4

我希望对a，b和c列进行分组，因为它们的总和等于1.生成的DataFrame的列标签等于其总和它总结的列。像这样：

有什么想法让我朝着好的方向前进吗？提前谢谢！

Answer 1

你走了：

In [57]: df.groupby(df.sum(), axis=1).sum()
Out[57]: 
   1  9
0  2  2
1  1  3
2  0  4

[3 rows x 2 columns]

df.sum()是你的石斑鱼。它总结了0轴（索引），为您提供了两个组：1（列a，b和c）和9 （专栏d）。您希望对列（axis=1）进行分组，并获取每个组的总和。

Answer 2

因为pandas在设计时考虑了数据库概念，所以实际上期望信息一起存储在行中而不是列中。因此，按行进行操作通常会更优雅。以下是如何逐行解决问题：

dat = {'a':[1,0,0], 'b':[0,1,0], 'c':[1,0,0], 'd':[2,3,4]}
df = pd.DataFrame(dat)

df = df.transpose()
df['totals'] = df.sum(1)

print df.groupby('totals').sum().transpose()
#totals  1  9
#0       2  2
#1       1  3
#2       0  4

按Pandas列的总和值分组

2 个答案: