Поведение групповой функции в Pandas - PullRequest
Новая
       8

Поведение групповой функции в Pandas

0 голосов
/ 17 апреля 2020

У меня есть фрейм данных, содержащий статистику международной торговли, которая имеет четыре иерархических уровня в соответствии с согласованными тарифными кодами. Уровень 1 - 1,2 или 3. Второй уровень имеет 2 цифры, и так далее до уровня 4 с четырьмя цифрами.

Я хочу фильтровать по определенному коду на уровне три и видеть сгруппированные агрегаты для всех элементов четвертого уровня в данных 

filCode=df['Level3Code']=='242'
[filCode].groupby('Level4')['Total Exports'].sum().sort_values(ascending=False)

I'm expecting to see the following level four codes together with totals value sums for each code

'2421 Pharmaceutical products'      sum for this category
 '2422 Essential oils perfume & cosmetic products'    sum for this category
 '2423 Plastics & articles of plastic'     sum for this category
 '2424 Other chemical & chemical preparations elaborately transformed'    sum for this category
 '2425 Other semi-manufactures elaborately transformed   sum for this category

Вместо этого я вижу целую кучу итогов, рассчитанных по категориям, которые должны были быть отфильтрованы .... таким образом: 


T4
2421 Pharmaceutical products                                           3.983
2424 Other chemical & chemical preparations elaborately transformed    2.084
2422 Essential oils perfume & cosmetic products                        1.068
2423 Plastics & articles of plastic                                    0.742
2425 Other semi-manufactures elaborately transformed                   0.393
                                                                        ...  
2313 Non-ferrous metals simply transformed                             0.000
2312 Iron & steel simply transformed                                   0.000
2311 Non-metallic mineral manufactures simply transformed              0.000
3021 Non-monetary gold                                                 0.000
1111 Live animals chiefly for food                                     0.000
Name: Total Exports, Length: 61, dtype: float64
...