如何聚合pandas groupby中的多个列

前端之家收集整理的这篇文章主要介绍了如何聚合pandas groupby中的多个列前端之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
我使用以下输入创建了一个pandas dataframe mn:
keyA     state n1    n2     d1  d2
key1     CA   100   1000    1   2
key2     FL   200   2000    2   4
key1     CA   300   3000    3   6
key1     AL   400   4000    4   8
key2     FL   500   5000    5   2
key1     NY   600   6000    6   4
key2     CA   700   7000    7   6

创建了一个sum对象,如下所示:

s = mn.groupby(['keyA','state'],as_index=False).sum()

如何迭代sum对象,以便我可以得到以下输出

下面结果中的v1列计算为s [‘n1’] / s [‘d1’]

以下结果中的v2列计算为s [‘n2’] / s [‘d2’]

keyA state  v1  v2
'key1','AL',100,500
'key1','CA','NY',1500
'key2',1166
'key2','FL',1166
几乎就像你的伪代码一样写它.
In [14]: s = mn.groupby(['keyA',as_index=False).sum()

In [15]: s['v1'] = s['n1'] / s['d1']

In [16]: s['v2'] = s['n2'] / s['d2']

In [17]: s[['keyA','state','v1','v2']]
Out[17]: 
   keyA state   v1           v2
0  key1    AL  100   500.000000
1  key1    CA  100   500.000000
2  key1    NY  100  1500.000000
3  key2    CA  100  1166.666667
4  key2    FL  100  1166.666667

[5 rows x 4 columns]

顺便说一下,我认为你的示例数据中有一个拼写错误.第二个n1标头应为n2.

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