如何对行进行分组，在一列中计数并在另一列中求和？

Question

我想对 csv 文件的行进行分组，计算一列并添加到另一列。

例如，我想将 Commune 上的行分组以使 winner 的列与计数和列 Swing 与总和

Commune Winner Swing longitude latitude turnout
Paris   PAM    1     12.323    12.093   0.3242
Paris   PJD    0     12.323    12.093   0.1233
Paris   PAM    1     12.323    12.093   0.534
Paris   UDF    1     12.323    12.093   0.65434
Madrid  PAM    0     10.435    -3.093   0.3423
Madrid  PAM    1     10.435    -3.093   0.5234
Madrid  PJD    0     10.435    -3.093   0.235

如何对行进行分组，一列有一列，另一列有一个总和？

Commune PAM    PJD    UDF    Swing
Paris   3      1      1      3
Madrid  2      1      0      1

到目前为止我尝试过：

g = df.groupby('Commune').Winner
pd.concat([g.apply(list), g.count()], axis=1, keys=['members', 'number'])

但它返回：

    members number
Commune     
Paris   [PAM, PJD, PAM, UDF] 4
Madrid  [PAM, PAM, UDF] 3

Answer 1

使用crosstab 并使用DataFrame.join 添加新列并聚合sum：

df = pd.crosstab(df['Commune'], df['Winner']).join(df.groupby('Commune')['Swing'].sum())
print (df)
         PAM  PJD  UDF  Swing
Commune                      
Madrid     2    1    0      1
Paris      2    1    1      3

但如果需要行数：

df1 = pd.crosstab(df['Commune'], df['Winner'], margins=True, margins_name='Total').iloc[:-1]

或者：

df = pd.crosstab(df['Commune'], df['Winner']).assign(Total= lambda x: x.sum(axis=1))

---

print (df1)
Winner   PAM  PJD  UDF  Total
Commune                      
Madrid     2    1    0      3
Paris      2    1    1      4

编辑：

如果其他列可以使用 first 聚合，如果每个组的所有值和 turnout 使用其他聚合函数，如 mean、sum...：

df1 = (df.groupby('Commune')
         .agg({'Swing':'sum', 'longitude':'first','latitude':'first','turnout':'mean'}))
print (df1)
         Swing  longitude  latitude  turnout
Commune                                     
Madrid       1     10.435    -3.093  0.36690
Paris        3     12.323    12.093  0.40896

df = pd.crosstab(df['Commune'], df['Winner']).join(df1)
print (df)
         PAM  PJD  UDF  Swing  longitude  latitude  turnout
Commune                                                    
Madrid     2    1    0      1     10.435    -3.093  0.36690
Paris      2    1    1      3     12.323    12.093  0.40896

如果想要所有没有Swing 的列中的mean 可以动态创建字典：

d = dict.fromkeys(df.columns.difference(['Commune','Winner','Swing']), 'mean')
d['Swing'] = 'sum'
print (d)
{'latitude': 'mean', 'longitude': 'mean', 'turnout': 'mean', 'Swing': 'sum'}

df1 = df.groupby('Commune').agg(d)
print (df1)
         latitude  longitude  turnout  Swing
Commune                                     
Madrid     -3.093     10.435  0.36690      1
Paris      12.093     12.323  0.40896      3

df = pd.crosstab(df['Commune'], df['Winner']).join(df1)
print (df)
         PAM  PJD  UDF  latitude  longitude  turnout  Swing
Commune                                                    
Madrid     2    1    0    -3.093     10.435  0.36690      1
Paris      2    1    1    12.093     12.323  0.40896      3

Answer 2

应该这样做：

pd.pivot_table(df, values='Swing', index='Commune', columns='Winner', aggfunc='count').fillna(0).join(df.groupby('Commune')['Swing'].sum())

#         PAM  PJD  UDF  Swing
#Commune                      
#Madrid   2.0  1.0  0.0      1
#Paris    2.0  1.0  1.0      3

Answer 3

我就是这样做的。

df_a = pd.pivot_table(df, values='Swing', index='Commune', columns='Winner', aggfunc='count', fill_value =0)
df_b = df.groupby('Commune')[['Swing']].sum()
output_df = df_a.join(df_b)