Pandas：如何将索引设置为列值、分组列和返回值[重复]答案

【问题标题】：Pandas: How to set index to a column value, group columns, and return values [duplicate]Pandas：如何将索引设置为列值、分组列和返回值[重复]
【发布时间】：2022-01-21 05:17:28
【问题描述】：

我有一个如下的df：

         State  Country   Pop       GDP
   1     MD     USA        433100   1222
   2     TX     USA        99934123 324234
   3     B.C.   MEX        324599   5343
   4     OAX    MEX        43322    986
   5     BC     CAN        3431     643
   6     NS     CAN        8749     3535

我想按国家/地区分组并找到最大 GDP 和最小 GDP，并返回它以及新的列名，使其看起来像这样：

      PoorState   GDP    Pop       RichState   GDP      Pop
USA   MD          1222   433100    TX          324234   99934123
MEX   OAX         986    43322     B.C.        5343     324599
...

我已经试过这个来获得每个状态的最小值和最大值：

df.groupby('state').agg({'GDP':min, 'GDP':max})[['GDP','GDP']].reset_index()

但只有最小值有效，而最大值无效。

  State   GDP    GDP
  MD      1222   1222
  OAX     986    986

-- 我知道我可以这样做来设置索引： newdf = df.set_index('region')

我想我正在尝试弄清楚我是否可以在一行中完成所有这些操作。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe numpy

【解决方案1】：

我们可以用rank 做groupby 创建类别然后pivot

df['new'] =  df.groupby('Country')['GDP'].rank().map({1:'Poor',2:'Rich'})
out = df.pivot(index='Country',columns = 'new').sort_index(level=1,axis=1)
out.columns = out.columns.map('_'.join)
out.reset_index(inplace=True)
out
Out[348]: 
  Country  GDP_Poor  Pop_Poor State_Poor  GDP_Rich  Pop_Rich State_Rich
0     CAN       643      3431         BC      3535      8749         NS
1     MEX       986     43322        OAX      5343    324599       B.C.
2     USA      1222    433100         MD    324234  99934123         TX

【讨论】：