groupby().sum() 操作の後に Pandas DataFrame に新しい列を正しく追加する方法

pandas groupby().sum() の出力から新しい列を作成する

groupby() を使用して Pandas DataFrame の列に対して計算を実行する場合関数を使用する場合、多くの場合、結果を DataFrame に組み込むことが必要になります。これを実現する 1 つの方法は、グループ化された計算に基づいて新しい列を作成することです。

この例では、各日付の Data3 列の合計を含む新しい列 Data4 を作成することが目標です。 .

提示されたコードは、グループ化された結果を新しい列に直接割り当てようとしますが、NaN 値が生成されます。この問題を解決するには、代わりに、transform() メソッドを使用する必要があります。

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

transform() メソッドは、DataFrame のインデックスに位置合わせされた Series を返し、新しい列として直接追加できるようにします。 。 「sum」パラメータは、実行する計算を指定します。

以下の更新されたコードは、transform() の正しい適用を示しています。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Date': ['2015-05-08', '2015-05-07', '2015-05-06', '2015-05-05',
             '2015-05-08', '2015-05-07', '2015-05-06', '2015-05-05'],
    'Sym': ['aapl', 'aapl', 'aapl', 'aapl', 'aaww', 'aaww', 'aaww', 'aaww'],
    'Data2': [11, 8, 10, 15, 110, 60, 100, 40],
    'Data3': [5, 8, 6, 1, 50, 100, 60, 120]
})

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

print(df)

変更されたコードの出力は、各日付の Data3 の合計を計算し、その結果を新しい列 Data4:

         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

として DataFrame に追加します。

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