Pandas 基于条件和总和列的数据透视 Table 计数

Question

我有 DateFrame，如下所示。我需要向 dft（数据透视输出）添加几列。第一个计算每天销售的产品总和，它类似于 margine，但仅用于 sum 列而不是 len。我试过 dft['Fruit Total']=df.iloc[:,0:3].sum(axis=1) 但它没有用。我还想为列总和中的每一行添加列计数值 > 2。如图所示

df = pd.DataFrame({
    'date': ["22.10.2021", "22.10.2021", "22.10.2021", "23.10.2021", "23.10.2021", "25.10.2021", "22.10.2021", "23.10.2021", "22.10.2021", "25.10.2021"],
    'Product': ["apple", "apple", "orange", "orange", "apple","apple", "apple", "orange", "orange", "orange"],
    'sold_kg': [2, 3, 1, 6, 2,2, 3, 1, 6, 2,]})
df['day']=pd.to_datetime(df['date']).dt.day

dft=df.pivot_table(values='sold_kg', columns ='day', index='Product', aggfunc=[np.sum,len])
dft

Answer 1

使用：

dft=df.pivot_table(values='sold_kg',columns='day', index='Product', aggfunc=['sum','size'])

首先用映射压平MultiIndex in columns：

dft.columns = dft.columns.map(lambda x: f'{x[0]}_{x[1]}')

然后 select 列 DataFrame.filter and sum, for count values greater or equal use DataFrame.ge 并 True 数 sum:

dft['Fruit Total'] = dft.filter(like='sum').sum(axis=1)

dft['Count >= 2'] = dft.filter(like='size').ge(2).sum(axis=1)
print (dft)
         sum_22  sum_23  sum_25  size_22  size_23  size_25  Fruit Total  \
Product                                                                   
apple         8       2       2        3        1        1           12   
orange        7       7       2        2        2        1           16   

         Count >= 2  
Product              
apple             1  
orange            2

Pandas 基于条件和总和列的数据透视 Table 计数

Pandas Pivot Table counting based on condition and sum columns

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