Groupby().sum() と .transform() を使用して Pandas DataFrame に新しい列を作成する方法

Pandas Groupby().sum() の出力から新しい列を作成する

Python でデータを操作する場合、多くの場合、これが必要になります。計算を実行し、既存の値に基づいて DataFrame に新しい列を作成します。この例では、各日付の Data3 の合計を含む新しい列 (Data4) を作成しようとしています。

Using .transform()

これにより、グループ化された Data3 列で .transform() メソッドを利用できます。 .transform() は、各グループに関数を適用し、元の DataFrame に合わせたインデックスを持つ Series を返します。これにより、計算された値を新しい列として追加できます。

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

提供されている DataFrame の例では、

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]
})

.transform() を使用して、次の Data3 の合計を計算します。各日付を作成し、それを新しい列 Data4 に割り当てます:

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

結果の DataFrame には、目的の Data4 が含まれます。列:

         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

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