Pandas 合并行和求和值?
Pandas Merging rows and summing values?
我有一些地震数据。我有一个我关心的幅度、距离和百分比。我想将所有 MAGNITUDES 组合在一起,然后对每个星等的距离和百分比求和。这是我的部分数据:
import pandas as pd
data = {'Distance': [1, 5, 9, 3, 5, 4, 2, 3.1],
'Magnitude': [7.3, 7.3, 7.3, 6.0, 8.2, 6.0, 8.2, 5.7],
'Percent': [0.1, 0.05, 0.07, 0.11, 0.2, 0.07, 0.08,0.11]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Distance Magnitude Percent
0 1.0 7.3 0.10
1 5.0 7.3 0.05
2 9.0 7.3 0.07
3 3.0 6.0 0.11
4 5.0 8.2 0.20
5 4.0 6.0 0.07
6 2.0 8.2 0.08
7 3.1 5.7 0.11
我的想法是这样的。分组并求和:
df2 = df.groupby(['Distance','Magnitude','Percent'],as_index=False).agg({'Percent': 'sum'},{'Distance': 'sum'})
我在 运行 我的代码中得到了相同的数据帧,只是它按距离递增,这很好,但没有任何组合或求和。
我希望它看起来像这样:
Distance Magnitude Percent
0 15.0 5.7 0.22
1 7.0 6.0 0.18
2 7.0 7.3 0.28
3 3.1 8.2 0.11
每个震级只有 1 个值,并且已对每个震级的距离和百分比求和。
这将完成任务,您只需要按震级分组
df.groupby(by=["Magnitude"]).sum()
输出
Distance Percent
Magnitude
5.7 3.1 0.11
6.0 7.0 0.18
7.3 15.0 0.22
8.2 7.0 0.28
或者为了防止 Magnitude 成为 @lsr729 的索引,您也可以使用它
df.groupby(by=["Magnitude"], as_index=False).sum()
输出2
Magnitude Distance Percent
0 5.7 3.1 0.11
1 6.0 7.0 0.18
2 7.3 15.0 0.22
3 8.2 7.0 0.28
我有一些地震数据。我有一个我关心的幅度、距离和百分比。我想将所有 MAGNITUDES 组合在一起,然后对每个星等的距离和百分比求和。这是我的部分数据:
import pandas as pd
data = {'Distance': [1, 5, 9, 3, 5, 4, 2, 3.1],
'Magnitude': [7.3, 7.3, 7.3, 6.0, 8.2, 6.0, 8.2, 5.7],
'Percent': [0.1, 0.05, 0.07, 0.11, 0.2, 0.07, 0.08,0.11]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
Distance Magnitude Percent
0 1.0 7.3 0.10
1 5.0 7.3 0.05
2 9.0 7.3 0.07
3 3.0 6.0 0.11
4 5.0 8.2 0.20
5 4.0 6.0 0.07
6 2.0 8.2 0.08
7 3.1 5.7 0.11
我的想法是这样的。分组并求和:
df2 = df.groupby(['Distance','Magnitude','Percent'],as_index=False).agg({'Percent': 'sum'},{'Distance': 'sum'})
我在 运行 我的代码中得到了相同的数据帧,只是它按距离递增,这很好,但没有任何组合或求和。
我希望它看起来像这样:
Distance Magnitude Percent
0 15.0 5.7 0.22
1 7.0 6.0 0.18
2 7.0 7.3 0.28
3 3.1 8.2 0.11
每个震级只有 1 个值,并且已对每个震级的距离和百分比求和。
这将完成任务,您只需要按震级分组
df.groupby(by=["Magnitude"]).sum()
输出
Distance Percent
Magnitude
5.7 3.1 0.11
6.0 7.0 0.18
7.3 15.0 0.22
8.2 7.0 0.28
或者为了防止 Magnitude 成为 @lsr729 的索引,您也可以使用它
df.groupby(by=["Magnitude"], as_index=False).sum()
输出2
Magnitude Distance Percent
0 5.7 3.1 0.11
1 6.0 7.0 0.18
2 7.3 15.0 0.22
3 8.2 7.0 0.28