Comment ajouter une nouvelle colonne avec une sommation groupée dans Pandas à l'aide de « transform() » ?

Création d'une nouvelle colonne basée sur une sommation groupée dans Pandas

Énoncé du problème

Lors de la tentative de création d'une nouvelle colonne basée sur la somme d'une valeur regroupés par date à l'aide de groupby() de pandas, des résultats NaN sont rencontrés. L'objectif est d'ajouter une colonne qui affiche la somme totale d'une valeur spécifique pour toutes les dates, quel que soit le nombre de lignes associées à cette date.

Solution

Pour y parvenir, la transformation () la fonction est utilisée. Contrairement à la fonction apply(), qui fonctionne ligne par ligne, transform() effectue des calculs sur des données groupées et renvoie une série alignée sur la trame de données d'origine.

df['Data4'] = df['Data3'].groupby(df['Date']).transform('sum')

Voici une présentation étape par étape. :

• df['Data3'].groupby(df['Date']) : Cette ligne regroupe la colonne 'Data3' par 'Date'.
• transform('sum') : La fonction 'transform' est appliquée à l'objet groupé, calculant la somme de 'Data3' pour chaque groupe de dates.
• Le résultat est une série alignée sur le dataframe d'origine, permettant de l'ajouter en tant que nouvelle colonne nommée 'Data4'.

Exemple Utilisation

Considérez le dataframe suivant :

         Date   Sym  Data2  Data3
0  2015-05-08  aapl     11      5
1  2015-05-07  aapl      8      8
2  2015-05-06  aapl     10      6
3  2015-05-05  aapl     15      1
4  2015-05-08  aaww    110     50
5  2015-05-07  aaww     60    100
6  2015-05-06  aaww    100     60
7  2015-05-05  aaww     40    120

Application de la fonction transform() :

df['Data4'] = df['Data3'].groupby(df['Date']).transform('sum')

Résultats en :

         Date   Sym  Data2  Data3  Data4
0  2015-05-08  aapl     11      5     55
1  2015-05-07  aapl      8      8    108
2  2015-05-06  aapl     10      6     66
3  2015-05-05  aapl     15      1    121
4  2015-05-08  aaww    110     50     55
5  2015-05-07  aaww     60    100    108
6  2015-05-06  aaww    100     60     66
7  2015-05-05  aaww     40    120    121

Comme Comme le montre la sortie, la colonne « Data4 » contient désormais la somme de « Data3 » pour chaque « Date » unique. valeur.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!