展开一列条目并添加熊猫中一个或多个行的值

Question

我有一个数据框，其中的条目具有相同的含义，我想将它们放在相同的行（和列）中。 我的模拟df：

my = pd.DataFrame(
{'fruit': ['Apple', 'Banana', 'Pomme', 'aeble', 'Banan', 'Orange', 'Apelsin'],
'bites': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4]})

以及我希望的样子：

最接近的是

my.loc['Apple'] +=my.loc['Pomme'] += my.loc['aeble']

但是我想知道是否有更简单的方法。

Answer 1

如果您有一些dict将所有fruit值映射到一种语言，则可以将groupby和map与agg函数join和{{1 }}：

sum

[出]

d = {'Apple': 'Apple',
     'Banana': 'Banana',
     'Pomme': 'Apple',
     'aeble': 'Apple',
     'Banan': 'Banana',
     'Orange': 'Orange',
     'Apelsin': 'Orange'
    }

my.groupby(my['fruit'].map(d)).agg({'fruit': lambda x: ', '.join(x),
                                    'bites': 'sum'})

---

一种有助于生成您的映射 fruit bites fruit Apple Apple, Pomme, aeble 5 Banana Banana, Banan 4 Orange Orange, Apelsin 7 的方法可能是使用googletrans软件包：

dict

[出]

from googletrans import Translator
translator = Translator()

d = {x.origin: x.text for x in translator.translate(my['fruit'].unique().tolist())}

如您所见，它不是完美的，但是可以让您获得先机，而不是完全手动创建。

Answer 2

另一种方法是创建第三列以识别您的水果，然后进行分组：

my = pd.DataFrame(
{'fruit': ['Apple', 'Banana', 'Pomme', 'aeble', 'Banan', 'Orange', 'Apelsin'],
'bites': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4]})

#Create new column
my['Type Fruit'] = ['Apple', 'Bannana', 'Apple', 'Apple', 'Bannana', 'Orange', 'Orange']
# Group by fruit type
fruit_type = my.groupby(['Type Fruit'])['bites'].agg('sum')

In [1] : print(fruit_type )
Out[1] : Type Fruit
Apple      5
Bannana    4
Orange     7

---

@Chris使用Google翻译的想法也可以在此方法中用于创建第三列：

from googletrans import Translator
translator = Translator()

my['Type Fruit'] = [x.text for x in translator.translate(my['fruit'].unique().tolist())]

# Group by fruit type
fruit_type = my.groupby(['Type Fruit'])['bites'].agg('sum')