Pandas 中的 Excel Sumproduct

Question

我有一个 df:

Type   price   stock
a      2       2
b      4       1
b      3       3
a      1       2
a      3       1

我想得到的结果是:

Type   price*stock
a      2*2+1*2+3*1 = 9
b      4*1+3*3 = 13 

我可以在 Excel 中轻松完成，但在 Pandas 中怎么样？我尝试了 groupby 功能，但仍然失败:(

Answer 1

首先多列然后聚合sum以提高性能:

df1 = df.price.mul(df.stock).groupby(df.Type).sum().reset_index(name='price*stock')
print (df1)
  Type  price*stock
0    a            9
1    b           13

另一个想法是首先创建具有多个值的列，然后聚合它:

df1 = (df.assign(**{'price*stock': df.price.mul(df.stock)})
         .groupby('Type', as_index=False)['price*stock']
         .sum())
print (df1)
  Type  price*stock
0    a            9
1    b           13