根据熊猫数据框中的两列合并单元格值

Ode 发表于 Dev

颂

我正在学习使用python和pandas，我想知道如何根据两列中的单元格值组合来自不同行的内容。在这种情况下，我想合并同一部门和同一ID内的分数。

这是我拥有的DF的简化版本：

 id  department  name  scoreA
abc       sales  eric       2
abc       sales  jack       3
abc   marketing sofia       6
abc   marketing  anna       7
zzz       sales  jack       1
zzz       sales  eric       8
zzz   marketing sofia      11
zzz   marketing  anna       1

这是我想要的DF：

 id  department totalScoreA
abc       sales           5
abc   marketing          13
zzz       sales           9
zzz   marketing          12

我还有一个后续问题。如果有两列计数，并且我想要这些计数的平均值，但是在平均那些值之前，我想将scoreB乘以2。像这样：

 id  department  name  scoreA  scoreB
abc       sales  eric       2      10
abc       sales  jack       3       6
abc   marketing sofia       6       8
abc   marketing  anna       7      10
zzz       sales  eric       8      10
zzz       sales  jack       2      10
zzz   marketing sofia      11       4
zzz   marketing  anna       1      10

这是我想要的DF：

 id  department totalScoreA  AverageScore((A+B*2)/2)
abc       sales           5                     18.5
abc   marketing          13                     24.5
zzz       sales          10                       25
zzz   marketing          12                       20

更新：

嘿，非常感谢您提供@jezrael的答案！第一个按预期工作！

但是对于定义第二个问题，我可能有点含糊不清。我想要的是为每个部门的每个组获取所有scoreB*2“ s ScoreA”的“组合”平均值。我举一个带有值的例子来阐明这一点：

由此：

 id  department   name  scoreA  scoreB
zzz   marketing  sofia       5       4
zzz   marketing   anna       2

对此：

的meanAB是(5+2+4*2)/3（数字3来自值的计数）。那么，即使在您先前的解决方案的帮助下，我也无法做到这一点，我将如何计算它：/

 id  department  meanA  meanB  meanAB
zzz   marketing    3.5      4       5

耶斯列尔

首先是聚集sum有DataFrame.groupby：

df1 = df.groupby(['id', 'department'], as_index=False, sort=False)['scoreA'].sum()
print (df1)
    id department  scoreA
0  abc      sales       5
1  abc  marketing      13
2  zzz      sales      10
3  zzz  marketing      12

和第二个是第一多列scoreB，添加scoreA和使用GroupBy.agg与集合函数，这里字典sum和mean：

df2 = (df.assign(scoreB = df['scoreB'] * 2 + df['scoreA'])
         .groupby(['id', 'department'], as_index=False, sort=False)
         .agg({'scoreA':'sum', 'scoreB':'mean'}))
print (df2)

    id department  scoreA  scoreB
0  abc      sales       5    18.5
1  abc  marketing      13    24.5
2  zzz      sales      10    25.0
3  zzz  marketing      12    20.0

编辑：

print (df)
    id department   name  scoreA  scoreB
0  abc      sales   eric       2    10.0
1  abc      sales   jack       3     6.0
2  abc  marketing  sofia       6     8.0
3  abc  marketing   anna       7    10.0
4  abc  marketing   eric       8    10.0 <-changed data
5  zzz      sales   jack       2    10.0
6  zzz  marketing  sofia       5     4.0 <-changed data
7  zzz  marketing   anna       2     NaN <-changed data

Count按DataFrame.count功能创建新列，以获取具有排除NaN的值的数量，然后进行汇总sum和除法mean：

df2 = (df.assign(scoreB = df['scoreB'].mul(2).add(df['scoreA'], fill_value=0), 
                 Count = df[['scoreA','scoreB']].count(1))
         .groupby(['id', 'department'], as_index=False, sort=False)
         .sum())
print (df2)
    id department  scoreA  scoreB  Count
0  abc      sales       5    37.0      4
1  abc  marketing      21    77.0      6
2  zzz      sales       2    22.0      2
3  zzz  marketing       7    15.0      3

df2['scoreB'] /= df2.pop('Count')
print (df2)
    id department  scoreA     scoreB
0  abc      sales       5   9.250000
1  abc  marketing      21  12.833333
2  zzz      sales       2  11.000000
3  zzz  marketing       7   5.000000

详细说明：

print (df.assign(scoreB = df['scoreB'].mul(2).add(df['scoreA'], fill_value=0), 
                 Count = df[['scoreA','scoreB']].count(1)))
    id department   name  scoreA  scoreB  Count
0  abc      sales   eric       2    22.0      2
1  abc      sales   jack       3    15.0      2
2  abc  marketing  sofia       6    22.0      2
3  abc  marketing   anna       7    27.0      2
4  abc  marketing   eric       8    28.0      2
5  zzz      sales   jack       2    22.0      2
6  zzz  marketing  sofia       5    13.0      2
7  zzz  marketing   anna       2     2.0      1

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