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python - Pandas Groupby 一致的水平,即使是空的

转载 作者:太空狗 更新时间:2023-10-29 20:51:09 25 4
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我正在尝试使用 group by 来创建一个新的数据框,但我需要多索引保持一致。无论子类别是否存在,我都希望按如下方式创建它:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
{'Cat 1':['A','A','A','B','B','B','B','C','C','C','C','C','D'],
'Cat 2':['A','B','A','B','B','B','A','B','B','B','B','B','A'],
'Num': [1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1]})
print df.groupby(['Cat 1','Cat 2']).sum()

输出如下:

             Num
Cat 1 Cat 2
A A 2
B 1
B A 1
B 3
C B 5
D A 1

但我希望它看起来像

             Num
Cat 1 Cat 2
A A 2
B 1
B A 1
B 3
C A Nan
B 5
D A 1
B Nan

我读取了不同的数据,然后以这种格式添加了一列,因此生成的数组看起来像这样:

             Num        Num_added_later
Cat 1 Cat 2
A A 2 12
B 1 5
B A 1 5
B 3 3
C A Nan 5
B 5 5
D A 1 1
B Nan 3

最佳答案

您可以根据两个 Cat 列创建一个新索引并重新索引您的结果:

import pandas as pd
new_index = pd.MultiIndex.from_product([df["Cat 1"].unique(), df["Cat 2"].unique()], names = ["Cat 1", "Cat 2"])

df.groupby(['Cat 1','Cat 2']).sum().reindex(new_index)

enter image description here

关于python - Pandas Groupby 一致的水平,即使是空的,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42011215/

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