Pandas-GroupBy，然后在原始表上合并

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：问答

我正在尝试编写一个函数来汇总并在Pandas中的数据框上执行各种统计数据计算，然后将其合并到原始数据框，但是，我遇到了问题。这与SQL中的代码等效：

SELECT EID,
       PCODE,
       SUM(PVALUE) AS PVALUE,
       SUM(SQRT(SC*EXP(SC-1))) AS SC,
       SUM(SI) AS SI,
       SUM(EE) AS EE
INTO foo_bar_grp
FROM foo_bar
GROUP BY EID, PCODE

然后加入原始表：

SELECT *
FROM foo_bar_grp INNER JOIN 
foo_bar ON foo_bar.EID = foo_bar_grp.EID 
        AND foo_bar.PCODE = foo_bar_grp.PCODE

：>>

pol_dict = {'PID':[1,1,2,2],
             'EID':[123,123,123,123],
             'PCODE':['GU','GR','GU','GR'],
             'PVALUE':[100,50,150,300],
             'SI':[400,40,140,140],
             'SC':[230,23,213,213],
             'EE':[10000,10000,2000,30000],
             }
pol_df = DataFrame(pol_dict)
pol_df

出：>>

   EID    EE PCODE  PID  PVALUE   SC   SI
0  123  10000    GU    1     100  230  400
1  123  10000    GR    1      50   23   40
2  123   2000    GU    2     150  213  140
3  123  30000    GR    2     300  213  140

我的熊猫代码如下：

#create aggregation dataframe
poagg_df = pol_df
del poagg_df['PID']
po_grouped_df = poagg_df.groupby(['EID','PCODE'])
#generate acc level aggregate
acc_df = po_grouped_df.agg({
    'PVALUE' : np.sum,
    'SI' : lambda x: np.sqrt(np.sum(x * np.exp(x-1))),
    'SC' : np.sum,
    'EE' : np.sum
})

在我想加入原始表之前，此方法可以正常工作：

IN：>>

po_account_df = pd.merge(acc_df, po_df, on=['EID','PCODE'], how='inner',suffixes=('_Acc','_Po'))

OUT：>> KeyError：您没有名为EID的项目

由于某种原因，分组的数据框无法联接回原始表。我已经研究了尝试将groupby列转换为实际列的方法，但这似乎不起作用。

请注意，最终目标是能够找到每一列（PVALUE，SI，SC，EE）IE的百分比：

pol_acc_df['PVALUE_PCT'] = np.round(pol_acc_df.PVALUE_Po/pol_acc_df.PVALUE_Acc,4)

谢谢！

回答：

默认情况下，groupby输出将分组列作为索引，而不是列，这就是合并失败的原因。

有几种不同的处理方法，最简单的方法可能是as_index在定义groupby对象时使用参数。

po_grouped_df = poagg_df.groupby(['EID','PCODE'], as_index=False)

然后，您的合并应该按预期方式工作。

In [356]: pd.merge(acc_df, pol_df, on=['EID','PCODE'], how='inner',suffixes=('_Acc','_Po'))
Out[356]: 
   EID PCODE  SC_Acc  EE_Acc        SI_Acc  PVALUE_Acc  EE_Po  PVALUE_Po  \
0  123    GR     236   40000  1.805222e+31         350  10000         50   
1  123    GR     236   40000  1.805222e+31         350  30000        300   
2  123    GU     443   12000  8.765549e+87         250  10000        100   
3  123    GU     443   12000  8.765549e+87         250   2000        150
   SC_Po  SI_Po  
0     23     40  
1    213    140  
2    230    400  
3    213    140

以上是 Pandas-GroupBy，然后在原始表上合并 的全部内容， 来源链接： utcz.com/qa/412117.html

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