python pandas groupby() 结果

Question

我有以下 python pandas 数据框:

df = pd.DataFrame( {
   'A': [1,1,1,1,2,2,2,3,3,4,4,4],
   'B': [5,5,6,7,5,6,6,7,7,6,7,7],
   'C': [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]
    } );

df
    A  B  C
0   1  5  1
1   1  5  1
2   1  6  1
3   1  7  1
4   2  5  1
5   2  6  1
6   2  6  1
7   3  7  1
8   3  7  1
9   4  6  1
10  4  7  1
11  4  7  1

我想要另一列存储固定(两者)A 和 B 的 C 值的总和值。也就是说，类似于:

    A  B  C  D
0   1  5  1  2
1   1  5  1  2
2   1  6  1  1
3   1  7  1  1
4   2  5  1  1
5   2  6  1  2
6   2  6  1  2
7   3  7  1  2
8   3  7  1  2
9   4  6  1  1
10  4  7  1  2
11  4  7  1  2

我已经尝试过使用 pandas groupby 并且有点效果:

res = {}
for a, group_by_A in df.groupby('A'):
    group_by_B = group_by_A.groupby('B', as_index = False)
    res[a] = group_by_B['C'].sum()

但我不知道如何将结果从 res 有序地“获取”到 df 中。对此有任何建议都会非常高兴。谢谢你。

Answer 1

这是一种方法(虽然感觉这应该与应用一起使用，但我无法理解)。

In [11]: g = df.groupby(['A', 'B'])

In [12]: df1 = df.set_index(['A', 'B'])

size groupby 函数是你想要的，我们必须将它匹配到'A'和'B'作为索引:

In [13]: df1['D'] = g.size()  # unfortunately this doesn't play nice with as_index=False
# Same would work with g['C'].sum()

In [14]: df1.reset_index()
Out[14]:
    A  B  C  D
0   1  5  1  2
1   1  5  1  2
2   1  6  1  1
3   1  7  1  1
4   2  5  1  1
5   2  6  1  2
6   2  6  1  2
7   3  7  1  2
8   3  7  1  2
9   4  6  1  1
10  4  7  1  2
11  4  7  1  2