如何使用 pandas 为不同列聚合具有不同条件的数据？

【问题标题】：How to use pandas to agg data with different condition for different columns?如何使用 pandas 为不同列聚合具有不同条件的数据？
【发布时间】：2021-07-30 02:52:19
【问题描述】：

Agg by sales

原始数据：

Sales	Product	Qty
James	apple	10
Johnson	apple	1
Jessie	banana	2
Judy	melon	5
James	melon	5
Jessie	apple	8

收件人：

Sales	Apple	Melon	Banana	Total
James	10	5	0	15
Judy	0	5	0	5
Jessie	8	0	2	10
Johnson	1	0	0	1

我想用 pandas 计算每个产品和每个销售额的数量，那么 pandas 怎么做呢？

【问题讨论】：

我刚刚使用了 pivot_table 来完成这项工作

标签： python pandas

【解决方案1】：

使用 df 作为您的数据框名称尝试：

temp_df = df.pivot_table(index='Sales', columns='Product', aggfunc=sum)
cols = [ind[1] for ind in np.array(temp_df.columns)]
data = np.array(temp_df)
final_df = pd.DataFrame({'Sales':temp_df.index})
for i, col in enumerate(cols):
    final_df = pd.concat((final_df, pd.DataFrame({col:data[:, i]})), axis=1)
final_df = final_df.fillna(0)
final_df['total'] = final_df.iloc[:, 1:].sum(axis=1)

【讨论】：