使用python中的特定列将多行组合成单行

Question

我需要将两条记录合并为一条记录。我有一个 Billable 列值为“Yes”和“No”

如果值为“Yes”，那么它将逐行求和并创建新列为“Billable”

计费 = df[计费] * sum/168 * 100

如果值为“No”，那么它将逐行求和并创建新列为“Non-Billable”。

非计费 = df[非计费] * sum/ 168 * 100

数据：

|Employee Name  |    Java  |  Python  | .Net  |  React |  Billable|                                  
|Priya          |    10    |          |   5   |        |  Yes     |                     
|Priya          |          |  10      |       |     5  |  No      |  
|Krithi         |          |   10     |   20  |        |  No      |  

                                             

输出

Priya 可计费和不可计费，priya 名称出现在两行中。我需要在单行中与员工姓名合并。所以预期的输出应该是

| Employee Name |   Java    | Python    |.Net   | React | Total       |Billing      | Non-Billing|     
| Priya         |   10      | 10        | 5     | 5     | 30          |8.928571429  | 8.928571429|     
| Krithi        |   10      | 20        |       |       | 30          |             | 17.85714286|

预期输出的可计费和不可计费数据应位于单行中。

Expected Output

但是我得到了两行 Billable 和 Non-Billable 的输出

Current Output i am getting

total=df.sum(axis=1)
df.insert(len(df.columns),column='Total',value=total)

x = (Billable_cal.loc[:,:].sum(axis=1)/available*100).round(2)
df["Billing"] = np.where(df["Billable"] == "Yes", x, "")
df["Non Billing"] = np.where(df["Billable"] == "No", x, "")

Answer 1

首先由Employee Name 聚合到df1，然后由Billable 和numpy.where 聚合，对于sum 每两列，对所有列求和，由Series.unstack 重塑，除法和倍数，最后添加到df1 以获得最终输出：

df1 = df.groupby('Employee Name', sort=False).sum(min_count=1)

df['Billable'] = np.where(df['Billable'] == 'Yes', 'Billing','Non-Billing')

df2 = (df.groupby(['Employee Name','Billable'])
        .sum()
        .sum(axis=1)
        .unstack()
        .div(168)
        .mul(100))

df = df1.join(df2).reset_index()
print (df)
  Employee Name  Java  Python  .Net  React   Billing  Non-Billing
0         Priya  10.0    10.0   5.0    5.0  8.928571     8.928571
1        Krithi   NaN    10.0  20.0    NaN       NaN    17.857143