Question

我对编程很陌生，而且我正在学习，我一直试着做了大约一天而没有运气。我有一个非常大的数据集，它目前显示如下：

服务器1政策1 full2 1086
server 1 policy 1 diff2 100.5
服务器3政策5 full3 500
服务器1策略3 app 10
服务器2政策2 full1 75
server 2 policy 2 diff1 62

我需要它像这样显示 |客户|政策名称|计划名称|卷

|服务器1 |政策1 | full2 | 1086
| policy 1 | diff2 | 100.5
| policy 3 | app | 10
|总| 1196.5

|服务器2政策2 | full2 | 75
| policy 2 | diff1 | 65
|总计| 137

我尝试了很多不同的方法，分组似乎没有工作，它抛出了一堆错误。除了volume字段之外的所有内容的值都有一个分配给它的对象值。 volume字段定义为float64。就像我说的那样，我对此非常陌生，所以如果我不是100％理解这些概念，请耐心等待。

Answer 1

此代码将按客户端

计算总计

import pandas as pd

# |Client |policy name |schedule name |volume 
# server 1 policy 1 full2 1086
# server 1 policy 1 diff2 100.5
# server 3 policy 5 full3 500
# server 1 policy 3 app 10
# server 2 policy 2 full1 75
# server 2 policy 2 diff1 62

df = pd.DataFrame({'Client': ['server 1', 'server 1', 'server 3', 'server 1', 'server 2', 'server 2'],
                   'policy name': ['policy 1', 'policy 1', 'policy 5', 'policy 3', 'policy 2', 'policy 2'],
                   'schedule name': ['full2', 'diff2', 'full3', 'app', 'full1', 'diff1'],
                   'volume': [1086, 100.5, 500, 10, 75, 62]})

def print_with_and_total(df):
    print(df.groupby(['Client', 'policy name', 'schedule name']).sum())
    print('Total: {}'.format(df['volume'].sum()))

for x in df.groupby('Client'):
    print_with_and_total(x[1]) 

#                                     volume
# Client   policy name schedule name        
# server 1 policy 1    diff2           100.5
#                      full2          1086.0
#          policy 3    app              10.0
# Total: 1196.5
#                                     volume
# Client   policy name schedule name        
# server 2 policy 2    diff1            62.0
#                      full1            75.0
# Total: 137.0
#                                     volume
# Client   policy name schedule name        
# server 3 policy 5    full3           500.0
# Total: 500.0

多和指数和和熊猫

1 个答案: