根据列名分组并求和

Question

我有一个数据框：

df = pd.DataFrame({ 
    'BU': ['AA', 'AA', 'AA', 'BB', 'BB', 'BB'], 
    'Line_Item': ['Revenues','EBT', 'Expenses', 'Revenues', 'EBT', 'Expenses'],
    '201901': [100, 120, 130, 200, 190, 210],
    '201902': [100, 120, 130, 200, 190, 210],
    '201903': [200, 250, 450, 120, 180, 190],
    '202001': [200, 250, 450, 120, 180, 190],
    '202002': [200, 250, 450, 120, 180, 190],
    '202003': [200, 250, 450, 120, 180, 190]
})

这些列分别代表年份和月份。我想将几个月的列汇总为一年的新列。结果应如下所示：

df = pd.DataFrame({ 
    'BU': ['AA', 'AA', 'AA', 'BB', 'BB', 'BB'], 
    'Line_Item': ['Revenues','EBT', 'Expenses', 'Revenues', 'EBT', 'Expenses'],
    '201901': [100, 120, 130, 200, 190, 210],
    '201902': [100, 120, 130, 200, 190, 210],
    '201903': [200, 250, 450, 120, 180, 190],
    '202001': [200, 250, 450, 120, 180, 190],
    '202002': [200, 250, 450, 120, 180, 190],
    '202003': [200, 250, 450, 120, 180, 190],
    '2019': [400, 490, 710, 520, 560, 610],
    '2020': [600, 750, 1350, 360, 540, 570]
})

我的实际数据集有很多年，每年有 12 个月。希望不必手动添加列。

Answer 1

您求和的列是否始终相同？也就是说，是否总是有 3 个 2019 列具有相同的名称，并且有 3 个 2020 列具有这些名称？如果是这样，您可以对这些新列进行硬编码。

df['2019'] = df['201901'] + df['201902'] + df['201903']
df['2020'] = df['202001'] + df['202002'] + df['202003']

Answer 2

尝试创建一个包含年份列的 DataFrame 并转换列名 to_datetime :

data_df = df.iloc[:, 2:]
data_df.columns = pd.to_datetime(data_df.columns, format='%Y%m')

   2019-01-01  2019-02-01  2019-03-01  2020-01-01  2020-02-01  2020-03-01
0         100         100         200         200         200         200
1         120         120         250         250         250         250
2         130         130         450         450         450         450
3         200         200         120         120         120         120
4         190         190         180         180         180         180
5         210         210         190         190         190         190

resample sum the columns by Year and rename 列到年份值：

data_df = (
    data_df.resample('Y', axis=1).sum().rename(columns=lambda c: c.year)
)

   2019  2020
0   400   600
1   490   750
2   710  1350
3   520   360
4   560   540
5   610   570

然后join回到原来的DataFrame：

new_df = df.join(data_df)

new_df:

   BU Line_Item  201901  201902  201903  202001  202002  202003  2019  2020
0  AA  Revenues     100     100     200     200     200     200   400   600
1  AA       EBT     120     120     250     250     250     250   490   750
2  AA  Expenses     130     130     450     450     450     450   710  1350
3  BB  Revenues     200     200     120     120     120     120   520   360
4  BB       EBT     190     190     180     180     180     180   560   540
5  BB  Expenses     210     210     190     190     190     190   610   570

根据列名分组并求和

Groupby and sum based on column name

columnheader

pandas