データ フレームがあります: seller
、item
、price
、送料
、最低送料無料
、利用可能な数
、および必要な数
。私の目標は、後で計算される total
に基づいて、seller
と item
の最も安い組み合わせを見つけることです (計算コードは以下に示されています)。サンプルデータは次のとおりです:
ただし、販売者
は複数の item
を販売できます。送料の支払いを最小限に抑えたいので、item
を seller
ごとにグループ化したいと考えています。そこで、別のスレッドで見た内容に基づいて .first()
メソッドを使用してそれらをグループ化し、新しいグループ化されたデータフレームに各列を保持しました。
現時点では、total
からseller
までを計算したいと考えています。したがって、次のコードがありますが、seller
ではなく、各item
のtotal
を計算します。これは、各アイテムの数に基づいてshipping
を意味しますグループ内の商品を複数回追加した場合、価格 x 個数
が終了すると送料無料 minimum free 送料
は適用されません。
実際には、total
を計算するときに、各 seller
の price x count
を合計する必要があるように見えますが、本質的には同じ問題です。外部インデックスの各行と列を計算する方法がわかりません。これを行うにはどのような方法を使用できますか?
また、後半の目標を達成するためのヒントがあれば、お気軽に質問してください。必要な商品をすべて返品したいのですが。たとえば、「プロジェクト 1」が 2 つと「プロジェクト 2」が 2 つ必要です。 「販売者 1」に 2 つの「品目 1」と 1 つの「品目 2」があり、「販売者 2」に 1 つの「品目 1」と 1 つの「品目 2」がある場合、「販売者 1」の品目すべてが必要です (それが最安)ですが、「Seller2」には「Item1」が 1 つだけあります。これは total
列の計算に影響を与えるようですが、実装方法がわかりません。
正解
最終的に、最初に seller
をグループ化し、price x count
を合計して を見つけることにしました。 subtotal
s をデータフレームに変換し、df1
を新しい subtotal
データフレームとマージして、groupedphpcnend cphpcn データフレームを作成します。次に、<code>np.where
提案を使用して totals
列を作成しました (これは、私の for ループよりもはるかに洗練されており、nan 値を簡単に処理します)。最後に、seller
、total
、item
でグループ化して、必要な結果を返します。最終的なコードは次のとおりです:
以上がマルチインデックスパンダデータフレームの外部インデックスの各行の合計を計算しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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