pandas преобразование столбца, чтобы получить совокупную сумму в долларах

Question

У меня есть набор данных, как показано ниже. Я пытаюсь сгруппировать их по районам и найти общую сумму для каждого продукта. Я хочу расширить свои расчеты, чтобы найти совокупную сумму продаж, а также добавить общую сумму продаж в этом районе.

Набор данных:

district      item       salesAmount
Arba          pen        10
Arba          pen        20
Arba          pencil     30
Arba          laptop     10000
Arba          coil       100
Arba          coil       200
Cebu          pen        100
Cebu          pen        20
Cebu          laptop     20000
Cebu          laptop     20000
Cebu          fruit      800
Cebu          oil        300

Я могу сгруппировать по районам и найти общую сумму для каждого продукта, как показано ниже

df.groupby(['district', 'item']).agg({'salesAmount': 'sum'}) Результаты, как показано ниже:

district      item       salesAmount
Arba          laptop     10000
Arba          coil       300
Arba          pencil     30
Arba          pen        30
Cebu          laptop     40000
Cebu          fruit      800
Cebu          oil        300
Cebu          pen        120

Я хочу сначала заказать от наивысшей суммы до минимальной суммы для каждого района.

Затем добавьте столбец совокупной и общей суммы продаж, как показано ниже: (по районам)

district    item    salesAmount cumsalesAmount  totaldistrictAmount
Arba        laptop  10000       10000           10360
Arba        coil    300         10300           10360
Arba        pencil  30          10330           10360
Arba        pen     30          10360           10360
Cebu        laptop  40000       40000           41220
Cebu        fruit   800         40800           41220
Cebu        oil     300         41100           41220
Cebu        pen     120         41220           41220

Спасибо.

Answer 1

Первый агрегат sum для обоих столбцов:

print (df.dtypes)
district       object
item           object
salesAmount     int64
dtype: object

df1 = df.groupby(['district', 'item'], as_index=False)['salesAmount'].sum()

Или:

df1 = df.groupby(['district', 'item'], as_index=False).agg({'salesAmount': 'sum'})
print (df1)
  district    item  salesAmount
0     Arba    coil          300
1     Arba  laptop        10000
2     Arba     pen           30
3     Arba  pencil           30
4     Cebu   fruit          800
5     Cebu  laptop        40000
6     Cebu     oil          300
7     Cebu     pen          120

Затем сортируйте по обоим столбцам с помощью DataFrame.sort_values, используйте GroupBy.cumsum и последний GroupBy.transform с sum:

df1 = df1.sort_values(['district','salesAmount'], ascending=[True, False])
df1['cumsalesAmount'] = df1.groupby('district')['salesAmount'].cumsum()
df1['totaldistrictAmount'] = df1.groupby('district')['salesAmount'].transform('sum')
 #alternative
 #df1['totaldistrictAmount'] = df1.groupby('district')['cumsalesAmount'].transform('last')
print (df1)
  district    item  salesAmount  cumsalesAmount  totaldistrictAmount
1     Arba  laptop        10000           10000                10360
0     Arba    coil          300           10300                10360
2     Arba     pen           30           10330                10360
3     Arba  pencil           30           10360                10360
5     Cebu  laptop        40000           40000                41220
4     Cebu   fruit          800           40800                41220
6     Cebu     oil          300           41100                41220
7     Cebu     pen          120           41220                41220