pandas - 按列对和旋转对值进行分组

Question

一直在努力思考在这里做什么，旋转和融化以及其他似乎没有成功的事情。我试图将来往/来自目的地的名称一起加入，然后重新排序组合名称，但这是一团糟

我的数据涉及从一个位置流向另一个位置，其格式为：

pd.DataFrame(columns=['from_location','to_location','flow'],data =[['a','b',1],['b','a',3]])
  from_location to_location  flow
0           a             b     1
1           b             a     3

但我的输出必须是格式：

pd.DataFrame(columns=['connection','flow','back flow','net'],data =[['a -> b',1,3,2]])

  connection  flow  back flow  net
0     a -> b     1          3    2

任何可以重新排列这样的东西的内置函数？我甚至不确定要搜索哪些关键字

Answer 1

使用：

#df = df.sort_values(['from_location','to_location'])
df1 = pd.DataFrame(np.sort(df[['from_location','to_location']], axis=1),
                   columns=list('ab'), index=df.index)
s = df1['a'] + ' -> ' + df1['b']
df2 = df.groupby(s)['flow'].agg(['first','last']).assign(net=lambda x: x['last'] - x['first'])
print (df2)
        first  last  net
a -> b      1     3    2

<强>解释：

1. 如果可能，必要时首先sort_values交换一些配对行
2. 按行numpy.sort按行排序列，并将列与拆分器
连接在一起
3. 然后groupby加入值并按agg与first和last
汇总
4. 如果需要减去列，请按assign
添加新列