Pandas groupby和聚合输出应包括所有原始列（包括未聚合的列）

Question

我有以下数据框，并希望：

• 按month
分组记录
• 每个唯一QTY_SOLD（每月）的总和NET_AMT和UPC_ID
• 在结果数据框中包含其余列

我认为我可以做到这一点的方式是第1步：创建month列以汇总D_DATES，然后将QTY_SOLD与UPC_ID相加。

脚本：

# Convert date to date time object
df['D_DATE'] = pd.to_datetime(df['D_DATE'])

# Create aggregated months column
df['month'] = df['D_DATE'].apply(dt.date.strftime, args=('%Y.%m',))

# Group by month and sum up quantity sold by UPC_ID
df = df.groupby(['month', 'UPC_ID'])['QTY_SOLD'].sum()

当前数据框：

UPC_ID | UPC_DSC | D_DATE | QTY_SOLD | NET_AMT
----------------------------------------------
111      desc1    2/26/2017   2         10 (2 x $5)
222      desc2    2/26/2017   3         15
333      desc3    2/26/2017   1         4
111      desc1    3/1/2017    1         5
111      desc1    3/3/2017    4         20

期望的输出：

MONTH | UPC_ID | QTY_SOLD | NET_AMT | UPC_DSC
----------------------------------------------
2017-2      111     2         10       etc...
2017-2      222     3         15
2017-2      333     1         4
2017-3      111     5         25

实际输出：

MONTH | UPC_ID  
----------------------------------------------
2017-2      111     2
            222     3
            333     1
2017-3      111     5
...  

问题：

• 如何包含每行的月份？
• 如何包含数据框的其余列？
• 除了NET_AMT之外，如何总结QTY_SOLD？

Answer 1

agg，dict个函数

创建dict个函数并将其传递给agg。您还需要as_index=False来阻止组列成为输出中的索引。

f = {'NET_AMT': 'sum', 'QTY_SOLD': 'sum', 'UPC_DSC': 'first'}
df.groupby(['month', 'UPC_ID'], as_index=False).agg(f)

     month  UPC_ID UPC_DSC  NET_AMT  QTY_SOLD
0  2017.02     111   desc1       10         2
1  2017.02     222   desc2       15         3
2  2017.02     333   desc3        4         1
3  2017.03     111   desc1       25         5

Blanket sum

只需拨打sum，无需任何列名。这会处理数字列。对于UPC_DSC，您需要单独处理。

g = df.groupby(['month', 'UPC_ID'])
i = g.sum()
j = g[['UPC_DSC']].first()

pd.concat([i, j], 1).reset_index()

     month  UPC_ID  QTY_SOLD  NET_AMT UPC_DSC
0  2017.02     111         2       10   desc1
1  2017.02     222         3       15   desc2
2  2017.02     333         1        4   desc3
3  2017.03     111         5       25   desc1

Answer 2

我正在考虑这段时间，感谢你的问题让我去做。通过agg和if...else

df.groupby(['month', 'UPC_ID'],as_index=False).agg(lambda x : x.sum() if x.dtype=='int64' else x.head(1))
Out[1221]: 
   month  UPC_ID UPC_DSC     D_DATE  QTY_SOLD  NET_AMT
0      2     111   desc1 2017-02-26         2       10
1      2     222   desc2 2017-02-26         3       15
2      2     333   desc3 2017-02-26         1        4
3      3     111   desc1 2017-03-01         5       25