Question

我有一个与此类似的数据框：

OrderNum Product Quantity

1 Gum 2

1 Candy 4

2 Chocolate 8

3 Gum 3

3 Soda 1

4 Chocolate 2

5 Gum 2

5 Soda 2

对于订购的每件产品，我想根据订单编号相同，了解其他产品及订购的产品数量。

我希望看到类似的内容：

Gum 7 Candy 4 Soda 3

Candy 4 Gum 2

Chocolate 10

etc.

感谢您的帮助！

康纳

Answer 1

听起来你想要做的就是找到每个元素之间的关联。如果两个（或更多）订单有＆＃34; Candy＆＃34;，它们包含的其他产品有多少。

这是我能想到的最好的。首先，按每个产品分组，以查找具有该产品的所有订单。然后，从原始数据框中获取该子集，并获得每个产品的数量总和。

# group by the products
products = df.groupby("Product")

# each groupby element is a tuple
# the first entry is the value (in this case, the Product)
# the second is a dataframe
# iterate through each of these groups
for p in products:
  sub_select = df[df["OrderNum"].isin(p[1]['OrderNum'])]
  quantities = sub_select.groupby("Product").Quantity.sum()

  # print the name of the product that we grouped by
  # and convert the sums to a dictionary for easier reading
  print(p[0], quantities.to_dict())
  # Candy :  {'Candy': 4, 'Gum': 2}
  # Chocolate :  {'Chocolate': 10}
  # Gum :  {'Candy': 4, 'Soda': 3, 'Gum': 7}
  # Soda :  {'Soda': 3, 'Gum': 5}

sub_select将是我们原始数据框的子集。例如，它将包含所有具有Candy的订单的所有行。 quantities然后按产品对所有这些订单进行分组，以获得所有匹配订单中每种产品的数量总和。

合并行和计数值

1 个答案: