Pandas Groupby, содержит и сумма - PullRequest
3 голосов
/ 15 октября 2019
                             BUILDING                 UNITS
0                      01 ONE FAMILY DWELLINGS        168.0
1                      02 TWO FAMILY DWELLINGS        269.0
2                    03 THREE FAMILY DWELLINGS        234.0
3                        04 TAX CLASS 1 CONDOS          0.0
4                       06 TAX CLASS 1 - OTHER          0.0
5               07 RENTALS - WALKUP APARTMENTS      10232.0
6             08 RENTALS - ELEVATOR APARTMENTS      15136.0
7                 09 COOPS - WALKUP APARTMENTS          0.0
8               10 COOPS - ELEVATOR APARTMENTS          0.0
9                            11A CONDO-RENTALS          0.0
10               12 CONDOS - WALKUP APARTMENTS          0.0
11             13 CONDOS - ELEVATOR APARTMENTS          0.0
12                      14 RENTALS - 4-10 UNIT        534.0
13           15 CONDOS - 2-10 UNIT RESIDENTIAL          0.0

Я хочу иметь возможность группировать вещи, которые содержат строку. Например, здесь я бы хотел сгруппировать все примеры квартир в одну категорию с суммой единиц, при этом аренда будет сгруппирована как аренда. Остальные, которые не попадают ни в одну связанную категорию, будут сгруппированы как другие.

Я знаю, что это выбирает те, которые содержат кондо, но как вы группируете их и суммируете их единицы как одну категорию?

df[df['BUILDING'].str.contains("CONDO")]

Я ищу что-то вроде этого:

Building Units
Other      #
Condos     #sum condos
Rentals    #sum rentals

1 Ответ

5 голосов
/ 15 октября 2019

Используйте numpy.select, чтобы создать маркер для строительных единиц, и используйте его для групповых операций

df["BUILDING UNITS"] = np.select(
    condlist=[
        df["BUILDING"].str.contains("CONDO"),
        df["BUILDING"].str.contains("DWELLINGS"),
    ],
    choicelist=[
        "Condos", "Rentals"
    ],
    default="Other"
)

df.groupby("BUILDING UNITS").sum()

                  UNITS
BUILDING UNITS
Condos              0.0
Other           25902.0
Rentals           671.0
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...