python - Groupby 求和并计算 python 中的多列

Question

我有一个看起来像这样的 pandas 数据框

ID     country   month   revenue  profit   ebit
234    USA       201409   10        5       3
344    USA       201409    9        7       2
532    UK        201410    20       10      5
129    Canada    201411    15       10      5

我想按 ID、国家/地区、月份分组，计算每个月和国家/地区的 ID，然后对收入、利润、息税前利润求和。上述数据的输出为:

 country   month    revenue   profit  ebit   count
   USA     201409     19        12      5      2
   UK      201409     20        10      5      1
   Canada  201411     15        10      5      1

我尝试了 pandas 的 groupby、sum 和 count 函数的不同变体，但我无法弄清楚如何一起应用 groupby sum 和 count 来给出如图所示的结果。请分享您可能有的任何想法。谢谢!

Answer 1

可以使用 pivot_table 以这种方式完成:

>>> df1=pd.pivot_table(df, index=['country','month'],values=['revenue','profit','ebit'],aggfunc=np.sum)
>>> df1 
                ebit  profit  revenue
country month                        
Canada  201411     5      10       15
UK      201410     5      10       20
USA     201409     5      12       19

>>> df2=pd.pivot_table(df, index=['country','month'], values='ID',aggfunc=len).rename('count')
>>> df2

country  month 
Canada   201411    1
UK       201410    1
USA      201409    2

>>> pd.concat([df1,df2],axis=1)

                ebit  profit  revenue  count
country month                               
Canada  201411     5      10       15      1
UK      201410     5      10       20      1
USA     201409     5      12       19      2

更新

可以使用 pivot_table 并提供一个函数字典以应用于 aggfunc 参数中的每一列:

pd.pivot_table(
   df,
   index=['country','month'],
   aggfunc={'revenue': np.sum, 'profit': np.sum, 'ebit': np.sum, 'ID': len}
).rename(columns={'ID': 'count'})

                count  ebit  profit  revenue
country month                               
Canada  201411      1     5      10       15
UK      201410      1     5      10       20
USA     201409      2     5      12       19