Python pandas groupby agregat pada beberapa kolom, lalu pivot
Dalam Python, saya memiliki DataFrame pandas yang mirip dengan berikut ini:
Item | shop1 | shop2 | shop3 | Category
------------------------------------
Shoes| 45 | 50 | 53 | Clothes
TV | 200 | 300 | 250 | Technology
Book | 20 | 17 | 21 | Books
phone| 300 | 350 | 400 | TechnologyDi mana shop1, shop2 dan shop3 adalah biaya setiap item di toko yang berbeda. Sekarang, saya perlu mengembalikan DataFrame, setelah beberapa pembersihan data, seperti ini:
Category (index)| size| sum| mean | std
----------------------------------------di mana ukuran adalah jumlah item di setiap Kategori dan jumlah, rata-rata dan std terkait dengan fungsi yang sama yang diterapkan pada 3 toko. Bagaimana saya bisa melakukan operasi ini dengan pola split-apply-combine (groupby, aggregate, apply,...) ?
Dapatkah seseorang membantu saya? Saya akan gila dengan yang satu ini...terima kasih!
Diedit untuk Pandas 0.22+ dengan mempertimbangkan tidak digunakannya lagi penggunaan kamus dalam grup dengan agregasi.
Kami menyiapkan kamus yang sangat mirip di mana kami menggunakan kunci kamus untuk menentukan fungsi kami dan kamus itu sendiri untuk mengganti nama kolom.
rnm_cols = dict(size='Size', sum='Sum', mean='Mean', std='Std')
df.set_index(['Category', 'Item']).stack().groupby('Category') \
.agg(rnm_cols.keys()).rename(columns=rnm_cols)
Size Sum Mean Std
Category
Books 3 58 19.333333 2.081666
Clothes 3 148 49.333333 4.041452
Technology 6 1800 300.000000 70.710678opsi 1
gunakan agg ← tautan ke dokumen
agg_funcs = dict(Size='size', Sum='sum', Mean='mean', Std='std')
df.set_index(['Category', 'Item']).stack().groupby(level=0).agg(agg_funcs)
Std Sum Mean Size
Category
Books 2.081666 58 19.333333 3
Clothes 4.041452 148 49.333333 3
Technology 70.710678 1800 300.000000 6 pilihan 2
lebih banyak untuk lebih sedikit
pakai describe ← tautan ke dokumen
df.set_index(['Category', 'Item']).stack().groupby(level=0).describe().unstack()
count mean std min 25% 50% 75% max
Category
Books 3.0 19.333333 2.081666 17.0 18.5 20.0 20.5 21.0
Clothes 3.0 49.333333 4.041452 45.0 47.5 50.0 51.5 53.0
Technology 6.0 300.000000 70.710678 200.0 262.5 300.0 337.5 400.0
df.groupby('Category').agg({'Item':'size','shop1':['sum','mean','std'],'shop2':['sum','mean','std'],'shop3':['sum','mean','std']})Atau jika Anda menginginkannya di semua toko:
df1 = df.set_index(['Item','Category']).stack().reset_index().rename(columns={'level_2':'Shops',0:'costs'})
df1.groupby('Category').agg({'Item':'size','costs':['sum','mean','std']})
Jika saya mengerti dengan benar, Anda ingin menghitung metrik agregat untuk semua toko, bukan untuk masing-masing toko secara individual. Untuk melakukan itu, pertama-tama Anda dapat stack dataframe Anda dan kemudian mengelompokkan berdasarkan Kategori:
stacked = df.set_index(['Item', 'Category']).stack().reset_index()
stacked.columns = ['Item', 'Category', 'Shop', 'Price']
stacked.groupby('Category').agg({'Price':['count','sum','mean','std']})Yang menghasilkan
Price
count sum mean std
Category
Books 3 58 19.333333 2.081666
Clothes 3 148 49.333333 4.041452
Technology 6 1800 300.000000 70.710678
