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如何在同一列上进行分组和聚合

pandas-groupby aggregate dataframe pandas python

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Ahamed Moosa · 技术社区 · 8 年前

我有一个销售数据框

Date    Store   Company     product             Amount
1-1-18  A       company_x       A001               10
1-1-18  A       company_y       A002               20
1-1-18  A       comapny_z       A003               30
1-1-18  B       comapny_x       A001               40
1-1-18  B       company_y       A002               50
1-1-18  B       company_z       A003               60
2-1-18  A       company_x       A001               10
2-1-18  A       company_y       A002               20
2-1-18  A       comapny_z       A003               30
2-1-18  B       comapny_x       A001               40
2-1-18  B       company_y       A002               50
2-1-18  B       company_z       A003               60
2-1-18  A       company_x       A001               10
2-1-18  A       company_y       A002               20
2-1-18  A       comapny_z       A003               30
2-1-18  B       comapny_x       A001               40
2-1-18  B       company_y       A002               50
2-1-18  B       company_z       A003               60
2-1-18  A       company_x       A001               10
2-1-18  A       company_y       A002               20
2-1-18  A       comapny_z       A003               30
2-1-18  B       comapny_x       A001               40
2-1-18  B       company_y       A002               50
2-1-18  B       company_z       A003               60
3-1-18  A       company_x       A001               10
3-1-18  A       company_y       A002               20
3-1-18  A       comapny_z       A003               30
3-1-18  B       comapny_x       A001               40
3-1-18  B       company_y       A002               50
3-1-18  B       company_z       A003               60

我想按产品、公司和商店获得每个产品分组的销售订单的唯一计数

Store   Company     product          Count
A       Company_x       A001            5 
B       Company_y       A002            5
C       Company_z       A003            5

我试过了

df.groupby(['Store','Company','Product'],as_index='False').agg({'product':'nunique'})

但python给了我一个值错误,显然我不能使用同一列进行分组和聚合。

我将感谢你对我实现目标的善意帮助

编辑:

我很感激你的回答能帮助我,但那是我的错。实际上,我想知道这些产品销售的唯一天数。

所以解决办法是,df。groupby(['Store'、'Company'、'Product'],as_index='False')。agg({'Date':'nunique'})

3 回复 | 直到 8 年前

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Haleemur Ali 8 年前

聚集 nunique 在索引上 product 会回来吗 1 每组如下: 产品 是索引中的最后一级。

使用聚合函数 'size' 并将该系列重命名为 count 就像你的例子一样。然后 reset_index 或者选择groupby with option as_index=False .

df.groupby(['Store', 'Company', 'product']).agg('size').rename('count').reset_index()

  Store    Company product  count
0     A  comapny_z    A003      5
1     A  company_x    A001      5
2     A  company_y    A002      5
3     B  comapny_x    A001      5
4     B  company_y    A002      5
5     B  company_z    A003      5

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jpp 8 年前

似乎有两个问题:

你的剧集名是 product 不 Product .
要获得项目数量的计数,可以使用 len . nunique 给出唯一值的数量。

下面是一个演示:

res = df.groupby(['Store','Company','product'],as_index='False').agg({'product': len})

print(res)
                         product
Store Company   product         
A     comapny_z A003           5
      company_x A001           5
      company_y A002           5
B     comapny_x A001           5
      company_y A002           5
      company_z A003           5

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gruby 8 年前

count on groupby将返回唯一行的所有计数,然后选择amount并重命名列将完成此工作。

data.groupby(['Store','Company','product'],as_index='False').count()['Amount'].rename('count').reset_index()

  Store    Company product  count
0     A  comapny_z    A003      5
1     A  company_x    A001      5
2     A  company_y    A002      5
3     B  comapny_x    A001      5
4     B  company_y    A002      5
5     B  company_z    A003      5