python - 迭代 Pandas 数据框中的列表并总结其他列

Question

对我来说，我有一件棘手的事情要做。

我有一个像这样的 df:

Side_a  childs                             column1
1001     NaN                                  3
1002     ['1001']                             5
1003     ['1001']                             3
1004     ['1001,'1003']                       6 
1005     ['1001', '1002', '1003', '1004']     13
1006     ['1003', '1004']                     8

我想要创建一个新列，该列对“子”列中出现的所有行的列 1 求和，并拥有列 1 中的值。

Column2 应该是:

side_a          childs                            column1  column2
1001       NaN                                      3         3
1002       ['1001']                                 5         8
1003       ['1001']                                 3         6
1004       ['1001','1003']                          6         12
1005       ['1001', '1002', '1003', '1004']         13        30
1006       ['1003', '1004']                         8         17 

说实话，我不知道从哪里开始以及如何开始，所以任何提示都非常受欢迎。

提前致谢

Answer 1

您可以使用 loc 找到属于子项的行。最后，您使用 apply 使用自定义函数聚合列，例如:

def row_agg(row):
    column1 = row['column1']
    childs = df.loc[row['childs']]['column1'].sum() if isinstance(row['childs'],list) else 0
    return column1 + childs

df = df.set_index('Side_a')
df['column2'] = df.apply(row_agg, axis=1)

df

    childs  column1 column2
Side_a          
A   NaN         3   3
B   [A]         5   8
C   [A]         3   6
D   [A, C]      6   12
E   [A, B, C, D]13  30
F   [C, D]      8   17