python-熊猫：重组DataFrames
内容导读
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内容图文
我有以下熊猫数据框和基线值：
df = pd.DataFrame(data=[
{'yr': 2010, 'month': 0, 'name': 'Johnny', 'total': 50},,
{'yr': 2010, 'month': 0, 'name': 'Johnny', 'total': 50},
{'yr': 2010, 'month': 1, 'name': 'Johnny', 'total': 105},
{'yr': 2010, 'month': 0, 'name': 'Zack', 'total': 90}
])
baseline_value = 100
我正在根据年份,月份和名称对数据进行分组和汇总.然后,我要计算相对于基准值的净额：
pt = pd.pivot_table(data=df, index=['yr', 'month', 'name'], values='total', aggfunc=np.sum)
pt['net'] = pt['total'] - baseline_value
print(pt)
total net
yr month name
2010 0 Johnny 100 0
Zack 90 -10
1 Johnny 105 5
我如何重组此DataFrame以便输出看起来像这样：
value
yr month name type
2010 0 Johnny Total 100
Net 0
Zack Total 90
Net -10
1 Johnny Total 105
Net 5
解决方法:
Option 1: Reshaping yout pivot dataframe: pt
使用堆栈,重命名和to_frame：
pt.stack().rename('value').to_frame()
输出：
value
yr month name
2010 0 Johnny total 100
net 0
Zack total 90
net -10
1 Johnny total 105
net 5
Option 2 using
set_indexandsumfrom original df
这是从源df开始的另一种方法,使用set_index和带有level参数的sum,然后使用堆栈进行整形：
baseline_value = 100
(df.set_index(['yr','month','name'])
.sum(level=[0,1,2])
.eval('net = @baseline_value - total',inplace=False)
.stack()
.to_frame(name='value'))
输出：
value
yr month name
2010 0 Johnny total 100
net 0
Zack total 90
net 10
1 Johnny total 105
net -5
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python-熊猫：重组DataFrames全部内容，希望文章能够帮你解决python-熊猫：重组DataFrames所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
内容备注
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