pandas :在DataFrame中创建汇总列 [英] Pandas: Creating aggregated column in DataFrame

问题描述

以下面的DataFrame为例，

With the DataFrame below as an example,

In [83]:
df = pd.DataFrame({'A':[1,1,2,2],'B':[1,2,1,2],'values':np.arange(10,30,5)})
df
Out[83]:
   A  B  values
0  1  1      10
1  1  2      15
2  2  1      20
3  2  2      25

一种简单的方法来生成一个新列，其中包含一个列中的某些数据聚集?

What would be a simple way to generate a new column containing some aggregation of the data over one of the columns?

例如，如果我对A

In [84]:
df.groupby('A').sum()['values']
Out[84]:
A
1    25
2    45
Name: values

我如何获得

   A  B  values  sum_values_A
0  1  1      10            25
1  1  2      15            25
2  2  1      20            45
3  2  2      25            45

推荐答案

In [20]: df = pd.DataFrame({'A':[1,1,2,2],'B':[1,2,1,2],'values':np.arange(10,30,5)})

In [21]: df
Out[21]:
   A  B  values
0  1  1      10
1  1  2      15
2  2  1      20
3  2  2      25

In [22]: df['sum_values_A'] = df.groupby('A')['values'].transform(np.sum)

In [23]: df
Out[23]:
   A  B  values  sum_values_A
0  1  1      10            25
1  1  2      15            25
2  2  1      20            45
3  2  2      25            45

这篇关于 pandas :在DataFrame中创建汇总列的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！