Добавление строки с промежуточной суммой по категории в мой фрейм данных - PullRequest
Новая
       276

Добавление строки с промежуточной суммой по категории в мой фрейм данных

0 голосов
/ 18 июня 2019

Я создал новый агрегированный фрейм данных с помощью groupby, и у меня возникают проблемы с добавлением строки промежуточных итогов для каждой категории.

Я попытался использовать pd.groupby и pivottable и изменил индекс, но я неНе могу представить данные так, как я хочу.

  • Создает промежуточный итог «USD_Balance» для каждого «Клиента», но добавляет его в виде столбца: 
df_balance['Subtotal'] = df_balance.groupby('Client')['USD_Balance'].transform('sum')
  • Создание группы и объединение смоя необработанная таблица дает мне тот же результат. 
+----------+-------------+------------+
|CLient ID | USD_Balance | Subtotal   |
+----------+---------+------------+----
|       1  |     2       |     6      |      
|       1  |     2       |     6      |     
|       1  |     2       |     6      |    
+----------+-------------+------------+
  • Как я хочу отобразить свои данные: 
|---------------------|------------------|
|      Client ID      |    USD_Balance   |
|---------------------|------------------|
|          1          |         2        |
|---------------------|------------------|
|          1          |         2        |
|---------------------|------------------|
|          1          |         2        |
|---------------------|------------------|
|        SubTotal     |         6        |
|---------------------|------------------|

Я хотел бы добавитьстрока промежуточного итога с соответствующей аггой для каждой группы идентификаторов клиентов.

Заранее благодарим за любые указания о том, как представлять мои данные, как это!

Ответы [ 3 ]

1 голос
/ 18 июня 2019

Вы можете использовать groupby, получить доступ к каждой группе и добавить Промежуточный итог строка: 

dfs = []

for _, d in df.groupby('CLient ID', as_index=False):
    d.loc['Total', 'USD_Balance'] = df['USD_Balance'].sum()
    dfs.append(d)

df_final = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

   CLient ID  USD_Balance
0        1.0          2.0
1        1.0          2.0
2        1.0          2.0
3        NaN          6.0
0 голосов
/ 18 июня 2019

С вами все в порядке, немного по-другому? 

dftotal = df.groupby('CLient ID')['USD_Balance'].sum().reset_index()
dftotal['CLient ID'] = 'SubTotal'
pd.concat([df, dftotal])

Вывод: 

  CLient ID  USD_Balance
0         1            2
1         1            2
2         1            2
0  SubTotal            6
0 голосов
/ 18 июня 2019

sum_res= df.groupby(['CLient ID'],as_index=False)['USD_Balance'].sum()
sum_res['grand_total'] ='Grand Total'
df.sort_values(by=['CLient ID'],ascending=[True],inplace=True)

Отдельные два столбца от исходного кадра данных после сортировки
res = df[['CLient ID','USD_Balance']]
final_res = pd.concat([res,sum_res])
final_res = final_res.sort_values(by=['CLient ID','grand_total'],ascending=[True,True],na_position='first')
final_res['CLient ID'] =np.where(final_res['grand_total'].isnull(), final_res['CLient ID'], final_res['grand_total'])

final_res.drop(['grand_total'],axis=1,inplace=True)

...