Question

我花了好几个小时搞清楚但却没有。

我有一个数据集salaries，其中包含以下列 -

['yearID' 'teamID' 'lgID' 'playerID' 'salary']

它列出了每个队员每年的薪水。

我有另一个数据集teams，其中包含以下列 -

['yearID', 'teamID', 'W']

它列出了每个团队每年的胜利（用W表示）。

使用这两个数据集我想拥有一个数据集，每年每个团队都有总薪水和胜利。

我做了很多尝试并且失败了。这是一个：

我将salaries数据集按'teamID'和'yearID'分组。

我总结一下，找出某一年的团队总薪水。

salariesGrouped = salaries.groupby(['teamID', 'yearID']).sum()

我尝试将其与teams数据集合并，但失败了，因为salariesGrouped只有一列，即“薪水”。
```
pd.merge(salariesGrouped, teams, on=['yearID', 'teamID'])
```

我该怎么办？

示例数据：

薪金：

yearID       teamID       lgID       playerID     salary
1999          A             X           ABC         100
1999          A             Y           XXX         900
2000          B             Z           YYY         300
2001          A             K           ZZZ         200

队：

yearID       teamID       W
1999           A          20
2000           B          30
2001           A          40
2002           D          10

预期产出：

teamID      yearID       W      salary
A           1999         20      1000
            2000         40      200
B           2000         30      300

Answer 1

然后尝试这个解决方案：

Salaries = Salaries.groupby(['yearID','teamID']).sum()
Salaries = Salaries.reset_index()

data = pd.merge(df_salaries, df_teams, on=['yearID','teamID'])

Answer 2

这对你有用吗？

teams['Total Salaries'] = list(salariesGrouped.salary)

对大熊猫进行汇总和加入

2 个答案: