Группировка по оси 1 с использованием списка в Pandas

Question

Следующее из "Анализ данных с использованием панд":

Каждый ключ группировки может принимать разные формы, и ключи не обязательно должны быть все одного типа:

• Список или массив значений такой же длины, что и ось сгруппированных

• Дикт или серия, дающая соответствие между значениями на сгруппируемая ось и имена групп

Я попробовал следующее:

df1
         1980   1981    1982    1983    1984    1985    1986
Country                         
Afghanistan 16  39  39  47  71  340 496
Albania 1   0   0   0   0   0   1
Algeria 80  67  71  69  63  44  69
American Samoa  0   1   0   0   0   0   0
Andorra 0   0   0   0   0   0   2

Grouping_keys_along_axis_1
['1', '1', '1', '2', '2', '3', '3']

df1.groupby(Grouping_keys_along_axis_1, axis = 0).sum()
KeyError: '1'

Такое поведение на самом деле соответствует моему пониманию документации, но, похоже, оно не соответствует фрагменту, который я привел в начале.

Идея состояла в том, чтобы сгруппировать первые 3 столбца вместе в одну группу, следующие 2 столбца во второй группе и последние 2 столбца в третьей группе, а затем применить функцию суммирования (здесь sum ()) в каждой группе. вдоль оси = 1.

Ваш совет будет оценен.

Answer 1

Я думаю, вам нужно следующее:

ga = ['1', '1', '1', '2', '2', '3', '3']

df.groupby(ga, axis=1).sum()

Выход:

                  1    2    3
Country                      
Afghanistan      94  118  836
Albania           1    0    1
Algeria         218  132  113
American Samoa    1    0    0
Andorra           0    0    2

Обратите внимание, это работает, потому что длина вашего списка ga равна длине индекса df.columns. Итак, вы используете список ga (ось группировки), чтобы определить, как группировать столбцы.