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我在 python 中有两个数据框。第一个是一年中某一天的原始降雨量数据，第二个是使用 group.by 计算的每日降雨量总和。
一个数据框如下所示(device_ids 之间有更多行):
>>> df1
device_id rain day month year
0 9z849362-b05d-4317-96f5-f267c1adf8d6 0.0 31 12 2016
1 9z849362-b05d-4317-96f5-f267c1adf8d6 0.0 31 12 2016
6 e7z581f0-2693-42ad-9896-0048550ccda7 0.0 31 12 2016
11 e7z581f0-2693-42ad-9896-0048550ccda7 0.0 31 12 2016
12 ceez972b-135f-45b3-be4w-7c23102676bq 0.2 31 12 2016
13 ceez972b-135f-45b3-be4w-7c23102676bq 0.0 31 12 2016
18 ceez972b-135f-45b3-be4w-7c23102676bq 0.0 31 12 2016
19 1d28dz3a-c923-4967-a7bb-5881d232c9a7 0.0 31 12 2016
24 1d28dz3a-c923-4967-a7bb-5881d232c9a7 0.0 31 12 2016
25 a044ag4f-fd7c-4ae4-bff3-9158cebad3b1 0.0 31 12 2016
29 a044ag4f-fd7c-4ae4-bff3-9158cebad3b1 0.0 31 12 2016
29 a044ag4f-fd7c-4ae4-bff3-9158cebad3b1 0.0 31 12 2016
... ... ... ... ... ...
3903 9z849362-b05d-4317-96f5-f267c1adf8d6 0.0 31 12 2016
3904 9z849362-b05d-4317-96f5-f267c1adf8d6 0.0 31 12 2016
3905 9z849362-b05d-4317-96f5-f267c1adf8d6 0.0 31 12 2016
另一个看起来像这样:
>>> df2
rain
device_id
1d28dz3a-c923-4967-a7bb-5881d232c9a7 0.0
9z849362-b05d-4317-96f5-f267c1adf8d6 0.0
a044ag4f-fd7c-4ae4-bff3-9158cebad3b1 1.2
ceez972b-135f-45b3-be4w-7c23102676bq 2.2
e7z581f0-2693-42ad-9896-0048550ccda7 0.2
...我通过使用得到的:
df2 = df1.groupby(['device_id'])[["rain"]].sum()
我希望我的最终数据框看起来像这样:
>>> df3
rain day month year
device_id
1d28dz3a-c923-4967-a7bb-5881d232c9a7 0.0 31 12 2016
9z849362-b05d-4317-96f5-f267c1adf8d6 0.0 31 12 2016
a044ag4f-fd7c-4ae4-bff3-9158cebad3b1 1.2 31 12 2016
ceez972b-135f-45b3-be4w-7c23102676bq 2.2 31 12 2016
e7z581f0-2693-42ad-9896-0048550ccda7 0.2 31 12 2016
也就是说，我希望将 df1 中的“日月年”列添加到 df2 中。我不确定是否应该使用 merge、append 或执行其他操作。
最佳答案
也许这会起作用？也可以按日、月、年分组。
df.groupby(['device_id', 'day', 'month', 'year']).sum()
rain
device_id day month year
1d28dz3a-c923-4967-a7bb-5881d232c9a7 31 12 2016 0.0
9z849362-b05d-4317-96f5-f267c1adf8d6 31 12 2016 0.0
a044ag4f-fd7c-4ae4-bff3-9158cebad3b1 31 12 2016 0.0
ceez972b-135f-45b3-be4w-7c23102676bq 31 12 2016 0.2
e7z581f0-2693-42ad-9896-0048550ccda7 31 12 2016 0.0
或者您可以添加 reset_index 将这些列返回到 DataFrame，例如
df.groupby(['device_id', 'day', 'month', 'year']).sum().reset_index()
0 1d28dz3a-c923-4967-a7bb-5881d232c9a7 31 12 2016 0.0
1 9z849362-b05d-4317-96f5-f267c1adf8d6 31 12 2016 0.0
2 a044ag4f-fd7c-4ae4-bff3-9158cebad3b1 31 12 2016 0.0
3 ceez972b-135f-45b3-be4w-7c23102676bq 31 12 2016 0.2
4 e7z581f0-2693-42ad-9896-0048550ccda7 31 12 2016 0.0
或者以下内容应该与您的索引/列结构完全匹配。
df.groupby(['device_id', 'day', 'month', 'year']).sum().reset_index([1, 2, 3])
关于python - 在Python中将一个数据框中的列添加到分组数据框中，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41471256/
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