2つのデータフレームをマップし、辞書を使用して合計演算を実行します

constiii

私はデータフレームdfを持っています

df

   Object        Action  Cost1  Cost2
0     123      renovate  10000   2000
1     456  do something      0     10
2     789        review   1000     50

および辞書（辞書と呼ばれる）

dictionary

{'Object_new': ['Object'],
 'Action_new': ['Action'],
 'Total_Cost': ['Cost1', 'Cost2']}

さらに、（最初は空の）データフレームdf_newがあります。これには、列名を変える必要があり（辞書に従って名前を付ける）、dfの一部の列を統合する必要があることを除いて、dfとほぼ同じ情報が含まれている必要があります（例：辞書に基づく合計演算）。

結果は次のようになります。

df_new

   Object_new    Action_new  Total_Cost
0         123      renovate       12000
1         456  do something          10
2         789        review        1050

辞書だけを使用してこの結果を達成するにはどうすればよいですか？.map（）関数を使おうとしましたが、それを使って合計演算を実行する方法がわかりませんでした。

データフレームと辞書の両方を再現するためのコードが添付されています。

# import libraries
import pandas as pd


### create df
data_df = {'Object':  [123, 456, 789],
        'Action': ['renovate', 'do something', 'review'],
        'Cost1': [10000, 0, 1000],
        'Cost2': [2000, 10, 50],
        }

df = pd.DataFrame(data_df)


### create dictionary
dictionary = {'Object_new':['Object'], 
              'Action_new':['Action'], 
              'Total_Cost' : ['Cost1', 'Cost2']}


### create df_new
# data_df_new = pd.DataFrame(columns=['Object_new', 'Action_new', 'Total_Cost' ])
data_df_new = {'Object_new':  [123, 456, 789],
        'Action_new': ['renovate', 'do something', 'review'],
        'Total_Cost': [12000, 10, 1050],
        }
df_new = pd.DataFrame(data_df_new)

クアンホアン

との遊びgroupby：

inv_dict = {x:k for k,v in dictionary.items() for x in v}
df_new =  df.groupby(df.columns.map(inv_dict),
                     axis=1).sum()

出力：

     Action_new  Object_new  Total_Cost
0      renovate         123       12000
1  do something         456          10
2        review         789        1050

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