我偶然发现pandas,它看起来很适合我想做的简单计算。我有一个SAS背景,并且认为它取代了proc freq - 看起来它将扩展到我将来可能要做的事情。但是,我似乎无法理解一个简单的任务(我不确定我是否应该查看pivot/crosstab/indexing
- 我是否应该Panel
或{{1等等...)。有人可以给我一些关于如何做以下事项的指示:
我有两个CSV文件(一个用于2010年,一个用于2011年 - 简单的交易数据) - 列是类别和金额
2010:
DataFrames
2011:
AB,100.00
AB,200.00
AC,150.00
AD,500.00
将它们加载到单独的DataFrame对象中。
我想做的是获取类别,类别的总和以及类别的频率,例如:
2010:
AB,500.00
AC,250.00
AX,900.00
2011:
AB,300.00,2
AC,150.00,1
AD,500.00,1
我无法弄清楚我是否应该使用AB,500.00,1
AC,250.00,1
AX,900.00,1
等等...我可以得到总和或频率 - 我似乎无法得到两者......它变得有点复杂,因为我想逐个月地做,但我认为如果有人如此友善地指出我能从那里走的正确技术/方向。
答案 0 :(得分:16)
v0.21
回答
将pivot_table
与index
参数一起使用:
df.pivot_table(index='category', aggfunc=[len, sum])
len sum
value value
category
AB 2 300
AC 1 150
AD 1 500
<强>
<= v0.12
强>
可以使用pivot_table
为感兴趣的人执行此操作:
In [8]: df
Out[8]:
category value
0 AB 100
1 AB 200
2 AC 150
3 AD 500
In [9]: df.pivot_table(rows='category', aggfunc=[len, np.sum])
Out[9]:
len sum
value value
category
AB 2 300
AC 1 150
AD 1 500
请注意,结果的列是分层索引的。如果您有多个数据列,您将得到如下结果:
In [12]: df
Out[12]:
category value value2
0 AB 100 5
1 AB 200 5
2 AC 150 5
3 AD 500 5
In [13]: df.pivot_table(rows='category', aggfunc=[len, np.sum])
Out[13]:
len sum
value value2 value value2
category
AB 2 2 300 10
AC 1 1 150 5
AD 1 1 500 5
使用__builtin__.sum
与np.sum
的主要原因是您可以从后者获得NA处理。可能会拦截内置的Python,现在会对此做一点说明。
答案 1 :(得分:12)
假设您有一个名为2010.csv且内容为
的文件category,value
AB,100.00
AB,200.00
AC,150.00
AD,500.00
然后,使用应用multiple aggregation functions following a groupby的功能,您可以说:
import pandas
data_2010 = pandas.read_csv("/path/to/2010.csv")
data_2010.groupby("category").agg([len, sum])
你应该得到一个类似于
的结果 value
len sum
category
AB 2 300
AC 1 150
AD 1 500
请注意,Wes可能会指出sum已经过优化,你应该使用np.sum。