基于列值对多索引列数据框执行功能

Question

我有一个如下所示的数据框：

                   |    PACKAGES SHIPPED     |    PACKAGES TRANSFERRED   |
Product & Quantity | Apple-5 pk | Apple-5 pk | Apple-5 pk  |  Apple-5pk  |
Store Branch I.D.  |  34234324  |  34235555  |  34234324   |  34235555   |
----------------------------------------------------------------------------
   Period Week     
   5/14 - 5/20     |     5      |     10     |     20      |     7       |
   5/21 - 5/27     |     40     |      X     |      1      |     Y       |

此数据框具有“已发货包裹”的多列标题，其中有许多商店分支都将包含“已发货包裹”。

如果我想为特定的“产品和数量”值和特定的“商店和分行 ID”汇总“已发货包裹”和“已转移包裹”，那么对于每个周期周，最有效的方法是什么？做这个？

理想的结果数据框是：

                   |Sum Shipped & Transferred|Sum Shipped & Transferred  |                     
Product & Quantity |       Apple-5 pk        |         Apple-10 pk       |
Store Branch I.D.  |  34234324  |  34235555  |  34234324   |  34235555   |
----------------------------------------------------------------------------
   Period Week     
   5/14 - 5/20     |     25     |     17     |     40      |     234     |
   5/21 - 5/27     |     41     |     X+Y    |     34      |      25     |

Answer 1

考虑将其表示为数据框而不是图片可能会有所帮助。这是考虑您的问题的简单方法。当然，如果您确实拥有使用图片所示的多列索引存储的数据，那么这将无济于事。

In [33]: df = pd.DataFrame({'Period Week':['5/14 - 5/20','5/21 - 5/27','5/14 - 5/20','5/21 - 5/27'],'Transaction':['Shi
    ...: pped','Shipped','Transfered','Transfered'],'Package SKU':['Apples-5k','Apples-10k','Apples-5k','Apples-10k'],'
    ...: Quantity':[5,10,20,7]})

In [34]: df
Out[34]:
   Period Week Transaction Package SKU  Quantity
0  5/14 - 5/20     Shipped   Apples-5k         5
1  5/21 - 5/27     Shipped  Apples-10k        10
2  5/14 - 5/20  Transfered   Apples-5k        20
3  5/21 - 5/27  Transfered  Apples-10k         7

然后将索引设置为多列：

df.set_index(['Period Week','Transaction','Package SKU'])

最后，groupby 和 calc

In [35]: df.groupby(['Period Week','Package SKU'])['Quantity'].count()
Out[35]:
Period Week  Package SKU
5/14 - 5/20  Apples-5k      2
5/21 - 5/27  Apples-10k     2
Name: Quantity, dtype: int64