熊猫Bining和Group By

Question

我觉得这很简单，但我遇到了一个重大问题。

说我在pandas中有以下数据框。

     price  ordersize
0  0.139664   6.051679
1  0.139665   2.358634
2  0.139665   2.618828
3  0.139665  27.240000
4  0.139665   0.040661
5  0.140060   3.000000
6  0.140100   1.463016
7  0.140128   0.020000
8  0.140418  85.000000
9  0.140427   7.000000

这是BCHBTC的订单

正如您所看到的从索引1到索引5，我们看到了相同价格的订单数量。

我需要接受这个输入并让它对数据进行分区，以便输出另一个像这样的数据帧。

     price  ordersize
0  0.139664   6.051679
1  0.139665   32.258123
2  0.140060   3.000000
3  0.140100   1.463016
4  0.140128   0.020000
5  0.140418  85.000000
6  0.140427   7.000000

我已经尝试过使用groupby和其他东西，但它没有给我正确的输出，或者给它一个非常奇怪的格式化很难处理。

如果我能得到一些帮助，那将非常感激。

Answer 1

您可以使用groupby和sum：

df2 = df.groupby("price").sum()

这会为您提供新的ordersize，其中price为索引。如果您希望将索引作为列返回，则可以使用reset_index：

df2.reset_index(level=0, inplace=True)

Answer 2

使用groupby与as_index=False：

df = df.groupby('price', as_index=False)['ordersize'].sum()
print(df)

输出：

      price  ordersize
0  0.139664   6.051679
1  0.139665  32.258123
2  0.140060   3.000000
3  0.140100   1.463016
4  0.140128   0.020000
5  0.140418  85.000000
6  0.140427   7.000000

Answer 3

想出来。

我使用了错误的数据类型，它将浮点数舍入到错误的小数位。结果我甚至不需要再使用group了。