熊猫groupby和组的总和

eppe2000

我有一个带有客户退款原因的Pandas DataFrame。它包含以下示例数据行:

    **case_type**       **claim_type**
1   service             service
2   service             service
3   chargeback          service
4   chargeback          local_charges
5   service             supplier_service
6   chargeback          service
7   chargeback          service
8   chargeback          service
9   chargeback          service
10  chargeback          service
11  service             service_not_used
12  service             service_not_used

我想将客户的原因与某种标记的原因进行比较。没问题,但是我也想查看特定组中的记录总数(客户原因)。

case_claim_type = df[["case_type", "claim_type"]]
case_claim_type.groupby(by=("case_type", "claim_type"))["case_type"].count()

这给了我这个输出,例如:

**case_type**     **claim_type**                 
service           service                         2
                  supplier_service                1
                  service_not_used                2
chargeback        service                         6
                  local_charges                   1

我还希望每个case_type的输出总和。就像是:

**case_type**     **claim_type**                 
service           service                         2
                  supplier_service                1
                  service_not_used                2
                  total:                          5
chargeback        service                         6
                  local_charges                   1
                  total:                          7

不一定必须采用最后一种输出格式,也可以按每个case_type加上(汇总)总计的列。

斯科特·波士顿

哪里:

df = pd.DataFrame({'case_type':['Service']*20+['chargeback']*9,'claim_type':['service']*5+['local_charges']*5+['service_not_used']*5+['supplier_service']*5+['service']*8+['local_charges']})

df_out = df.groupby(by=("case_type", "claim_type"))["case_type"].count()

让我们使用pd.concatsum有水平的参数,并且assign

(pd.concat([df_out.to_frame(),
           df_out.sum(level=0).to_frame()
                 .assign(claim_type= "total")
                 .set_index('claim_type', append=True)])
  .sort_index())

输出:

                             case_type
case_type  claim_type                 
Service    local_charges             5
           service                   5
           service_not_used          5
           supplier_service          5
           total                    20
chargeback local_charges             1
           service                   8
           total                     9

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