Pandas GroupBy を使用して名前ごとに果物の合計購入数を計算するにはどうすればよいですか?

Pandas Group-By Sum を使用した名前によるフルーツの合計の計算

データを操作する場合、グループ化と集計は不可欠な操作です。 Pandas は、これらのプロセスを簡素化する強力な GroupBy 関数を提供します。

各名前ごとに購入されたフルーツの総数を計算する次の DataFrame を考えてみましょう:

Fruit   Date      Name  Number
Apples  10/6/2016 Bob    7
Apples  10/6/2016 Bob    8
Apples  10/6/2016 Mike   9
Apples  10/7/2016 Steve 10
Apples  10/7/2016 Bob    1
Oranges 10/7/2016 Bob    2
Oranges 10/6/2016 Tom   15
Oranges 10/6/2016 Mike  57
Oranges 10/6/2016 Bob   65
Oranges 10/7/2016 Tony   1
Grapes  10/7/2016 Bob    1
Grapes  10/7/2016 Tom   87
Grapes  10/7/2016 Bob   22
Grapes  10/7/2016 Bob   12
Grapes  10/7/2016 Tony  15

これを実現するには、次のようにします。 GroupBy 関数を使用して、「名前」と「フルーツ」の両方で DataFrame をグループ化できます:

df.groupby(['Name', 'Fruit'])

ただし、これは、集計を実行せずにデータをグループ化するだけです。各グループの「数値」の合計を計算するには、sum():

df.groupby(['Name', 'Fruit']).sum()

を使用できます。これにより、階層インデックスを持つ新しいデータフレームが出力されます。最初のレベルは「名前」に対応し、 2 番目のレベルは「フルーツ」に対応します。 「番号」列には、各グループの合計が含まれています:

              Number
Name   Fruit     
Bob    Apples      16
       Grapes      35
       Oranges     67
Mike   Apples       9
       Oranges     57
Steve  Apples      10
Tom    Grapes      87
       Oranges     15
Tony   Grapes      15
       Oranges      1

これにより、各名前が購入した果物の合計数が示され、望ましい結果が得られます。

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