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我正在尝试将“计数”值连接到数据框的顶行。
这是我的起始数据的示例:
Name,IP,Application,Count
Tom,100.100.100,MsWord,5
Tom,100.100.100,Excel,10
Fred,200.200.200,Python,1
Fred,200.200.200,MsWord,5
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'IP', 'Application', 'Count'])
df_new = df.groupby(['Name', 'IP'])['Count'].apply(lambda x:x.astype(int).sum())
如果我打印 df_new 这会产生以下输出:
Name,IP,Application,Count
Tom,100.100.100,MsWord,15
................Excel,15
Fred,200.200.200,MsWord,6
................Python,6
如您所见,计数已正确计算,对于 Tom,它已将 5 加到 10 并得到 15 的输出。但是,这会显示在组的每一行上。
有没有办法获得如下输出 - 因此计数仅在组的第一行:
Name,IP,Application,Count
Tom,100.100.100,MsWord,15
.................Excel
Fred,200.200.200,MsWord,6
.................Python
是否有办法以这种良好的格式将dt_new
写入文件?我希望输出看起来像一个表格,几乎看起来像一个带有合并单元格的 Excel 工作表。
我已尝试 dt_new.to.csv('path')
但这会删除我在将 dt
输出到控制台时看到的良好格式。
最佳答案
处理 DataFrame 并让它提供汇总行是一个挑战。一般来说,DataFrame 适合于不依赖于位置的结果,例如组中的最后一项。可以做到,但最好将这些问题分开。
import pandas as pd
from StringIO import StringIO
data = StringIO("""Name,IP,Application,Count
Tom,100.100.100,MsWord,5
Tom,100.100.100,Excel,10
Fred,200.200.200,Python,1
Fred,200.200.200,MsWord,5""")
#df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'IP', 'Application', 'Count'])
#df_new = df.groupby(['Name', 'IP', 'Application'])['Count'].apply(lambda x:x.astype(int).sum())
df = pd.read_csv(data)
new_df = df.groupby(['Name', 'IP']).sum()
# reset the two levels of columns resulting from the groupby()
new_df.reset_index(inplace=True)
df.set_index(['Name', 'IP'], inplace=True)
new_df.set_index(['Name', 'IP'], inplace=True)
print(df)
Application Count
Name IP
Tom 100.100.100 MsWord 5
100.100.100 Excel 10
Fred 200.200.200 Python 1
200.200.200 MsWord 5
print(new_df)
Count
Name IP
Fred 200.200.200 6
Tom 100.100.100 15
print(new_df.join(df, lsuffix='_lsuffix', rsuffix='_rsuffix'))
Count_lsuffix Application Count_rsuffix
Name IP
Fred 200.200.200 6 Python 1
200.200.200 6 MsWord 5
Tom 100.100.100 15 MsWord 5
100.100.100 15 Excel 10
从这里,您可以使用多重索引来访问组的总和。
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