Pandas でグループ化された合計を新しい列として追加するときに NaN 値を回避するにはどうすればよいですか?

グループ化された合計からの新しい列の作成

問題

groupby 合計演算の結果から DataFrame に新しい列を作成しようとするときpandas を使用すると、一部のユーザーが新しい列で NaN 値に遭遇します。主な問題は、グループ固有の合計を個々の行に割り当てようとするときに発生します。

解決策

この問題を解決する鍵となるのは、インデックスが整列した Series を返す変換関数を使用することです。データフレームに。変換を使用すると、結果を新しい列として DataFrame に追加できます。

次のコード スニペットを考えてみましょう。

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)

出力:

         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

として図に示すように、新しい列 Data4 の各行は、対応する日付グループの Data3 値の合計を反映し、NaN の最初の問題に効果的に対処します。値。

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