Gấu trúc nhóm và tổng

Tôi đang sử dụng khung dữ liệu này:

Fruit   Date      Name  Number
Apples  10/6/2016 Bob    7
Apples  10/6/2016 Bob    8
Apples  10/6/2016 Mike   9
Apples  10/7/2016 Steve 10
Apples  10/7/2016 Bob    1
Oranges 10/7/2016 Bob    2
Oranges 10/6/2016 Tom   15
Oranges 10/6/2016 Mike  57
Oranges 10/6/2016 Bob   65
Oranges 10/7/2016 Tony   1
Grapes  10/7/2016 Bob    1
Grapes  10/7/2016 Tom   87
Grapes  10/7/2016 Bob   22
Grapes  10/7/2016 Bob   12
Grapes  10/7/2016 Tony  15

Tôi muốn tổng hợp điều này theo tên và sau đó bằng trái cây để có được tổng số trái cây cho mỗi tên.

Bob,Apples,16 ( for example )

Tôi đã thử nhóm theo Tên và Trái cây nhưng làm cách nào để có được tổng số trái cây.

Sử dụng GroupBy.sum:

df.groupby(['Fruit','Name']).sum()

Out[31]: 
               Number
Fruit   Name         
Apples  Bob        16
        Mike        9
        Steve      10
Grapes  Bob        35
        Tom        87
        Tony       15
Oranges Bob        67
        Mike       57
        Tom        15
        Tony        1

Ngoài ra, bạn có thể sử dụng chức năng agg,

df.groupby(['Name', 'Fruit'])['Number'].agg('sum')

Nếu bạn muốn giữ các cột ban đầu Fruitvà Name, sử dụng reset_index(). Nếu không Fruitvà Namesẽ trở thành một phần của chỉ số.

df.groupby(['Fruit','Name'])['Number'].sum().reset_index()

Fruit   Name       Number
Apples  Bob        16
Apples  Mike        9
Apples  Steve      10
Grapes  Bob        35
Grapes  Tom        87
Grapes  Tony       15
Oranges Bob        67
Oranges Mike       57
Oranges Tom        15
Oranges Tony        1

Như đã thấy trong các câu trả lời khác:

df.groupby(['Fruit','Name'])['Number'].sum()

               Number
Fruit   Name         
Apples  Bob        16
        Mike        9
        Steve      10
Grapes  Bob        35
        Tom        87
        Tony       15
Oranges Bob        67
        Mike       57
        Tom        15
        Tony        1

Cả hai câu trả lời khác đều hoàn thành những gì bạn muốn.

Bạn có thể sử dụng pivotchức năng để sắp xếp dữ liệu trong một bảng đẹp

df.groupby(['Fruit','Name'],as_index = False).sum().pivot('Fruit','Name').fillna(0)



Name    Bob     Mike    Steve   Tom    Tony
Fruit                   
Apples  16.0    9.0     10.0    0.0     0.0
Grapes  35.0    0.0     0.0     87.0    15.0
Oranges 67.0    57.0    0.0     15.0    1.0

df.groupby(['Fruit','Name'])['Number'].sum()

Bạn có thể chọn các cột khác nhau để tính tổng số.

Bạn có thể đặt groupbycột index sau đó sử dụng sumvớilevel

df.set_index(['Fruit','Name']).sum(level=[0,1])
Out[175]: 
               Number
Fruit   Name         
Apples  Bob        16
        Mike        9
        Steve      10
Oranges Bob        67
        Tom        15
        Mike       57
        Tony        1
Grapes  Bob        35
        Tom        87
        Tony       15

Một biến thể của hàm .agg (); cung cấp khả năng (1) Kiểu dữ liệu bền vững, (2) áp dụng mức trung bình, số đếm, tổng, v.v. và (3) cho phép nhóm trên nhiều cột trong khi duy trì mức độ dễ đọc.

df.groupby(['att1', 'att2']).agg({'att1': "count", 'att3': "sum",'att4': 'mean'})

sử dụng các giá trị của bạn ...

df.groupby(['Name', 'Fruit']).agg({'Number': "sum"})