我正在执行功能,我按ID分组,并使用此代码为
python汇总与这些ID相关联的$值:
df = df.groupby([' Id'],as_index=False,sort=False)[["Amount"]].sum();
但它没有重命名列.因此,我尝试这样做:
`df = df.groupby([' Id'],sort=False)`[["Amount"]].sum();.reset_index(name ='Total Amount')
但它给了我错误,TypeError:reset_index()得到了一个意外的关键字参数’name’
所以我最后在这篇文章后尝试这样做:Python Pandas Create New Column with Groupby().Sum()
df = df.groupby(['Id'])[["Amount"]].transform('sum');
但它仍然没有奏效.
我究竟做错了什么?
解决方法
我认为您需要删除参数as_index = False并使用
Series.reset_index
,因为此参数返回df,然后
DataFrame.reset_index
参数名称失败:
df = df.groupby('Id',sort=False)["Amount"].sum().reset_index(name ='Total Amount')
或者首先重命名列:
d = {'Amount':'Total Amount'} df = df.rename(columns=d).groupby('Id',sort=False,as_index=False)["Total Amount"].sum()
样品:
df = pd.DataFrame({'Id':[1,2,2],'Amount':[10,30,50]}) print (df) Amount Id 0 10 1 1 30 2 2 50 2 df1 = df.groupby('Id',sort=False)["Amount"].sum().reset_index(name ='Total Amount') print (df1) Id Total Amount 0 1 10 1 2 80 d = {'Amount':'Total Amount'} df1 = df.rename(columns=d).groupby('Id',as_index=False)["Total Amount"].sum() print (df1) Id Total Amount 0 1 10 1 2 80
但是如果需要在原始df中使用sum的新列使用transform
并将输出分配给新列:
df['Total Amount'] = df.groupby('Id',sort=False)["Amount"].transform('sum') print (df) Amount Id Total Amount 0 10 1 10 1 30 2 80 2 50 2 80
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