Question

为了获得在groupby数据上执行的结果具有与原始DataFrame相同的详细程度（相同的观察计数），我使用了转换功能。

示例： 原始数据框

name, year, grade
Jack, 2010, 6
Jack, 2011, 7
Rosie, 2010, 7
Rosie, 2011, 8

groupby转换后

name, year, grade, average grade
Jack, 2010, 6, 6.5
Jack, 2011, 7, 6.5
Rosie, 2010, 7, 7.5
Rosie, 2011, 8, 7.5

但是，如果使用基于多列的更高级的功能，事情就会变得更加复杂。让我感到困惑的是，我似乎无法访问groupby-transform组合中的多个列。

df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6],
               'b':[1,2,3,4,5,6],
               'c':['q', 'q', 'q', 'q', 'w', 'w'],  
               'd':['z','z','z','o','o','o']})

def f(x):
 y=sum(x['a'])+sum(x['b'])
 return(y)

df['e'] = df.groupby(['c','d']).transform(f)

给我：

KeyError: ('a', 'occurred at index a')

尽管我知道以下方法确实有效：

df.groupby(['c','d']).apply(f)

是什么原因导致这种行为，我如何获得这样的东西：

a   b   c   d   e
1   1   q   z   12
2   2   q   z   12
3   3   q   z   12
4   4   q   o   8
5   5   w   o   22
6   6   w   o   22

Answer 1

对于这种情况，您可以这样做：

g = df.groupby(['c', 'd'])

df['e'] = g.a.transform('sum') + g.b.transform('sum')

df
# outputs

   a  b  c  d   e
0  1  1  q  z  12
1  2  2  q  z  12
2  3  3  q  z  12
3  4  4  q  o   8
4  5  5  w  o  22
5  6  6  w  o  22

如果您可以通过对同一groupby进行独立变换的线性组合来构造最终结果，则此方法会起作用。

否则，您将使用groupby-apply，然后合并回原始df。

示例：

_ = df.groupby(['c','d']).apply(lambda x: sum(x.a+x.b)).rename('e').reset_index()
df.merge(_, on=['c','d'])
# same output as above.

Answer 2

您可以将transform和sum两次使用df['e'] = df.groupby(['c', 'd'])[['a', 'b']].transform('sum').sum(1) print(df) a b c d e 0 1 1 q z 12 1 2 2 q z 12 2 3 3 q z 12 3 4 4 q o 8 4 5 5 w o 22 5 6 6 w o 22和using f = typename std::result_of<decltype(&foo<&bar::a>::q)(bar&)>::type; using q= typename std::result_of<decltype(&qoo<&bar::a>)(bar&)>::type;：

type

熊猫groupby + transform和多列

2 个答案: