Pandas 按 groupby 求和,但排除某些列

Pandas sum by groupby, but exclude certain columns

在 Pandas 数据框上进行 groupby,但从该 groupby 中排除某些列的最佳方法是什么?例如我有以下数据框:

Code   Country      Item_Code   Item    Ele_Code    Unit    Y1961    Y1962   Y1963
2      Afghanistan  15          Wheat   5312        Ha      10       20      30
2      Afghanistan  25          Maize   5312        Ha      10       20      30
4      Angola       15          Wheat   7312        Ha      30       40      50
4      Angola       25          Maize   7312        Ha      30       40      50

我想按 Country 和 Item_Code 列进行分组,并且只计算属于 Y1961、Y1962 和 Y1963 列的行的总和。生成的数据框应如下所示:

Code   Country      Item_Code   Item    Ele_Code    Unit    Y1961    Y1962   Y1963
2      Afghanistan  15          C3      5312        Ha      20       40       60
4      Angola       25          C4      7312        Ha      60       80      100

现在我正在这样做:

df.groupby('Country').sum()

然而,这也会将 Item_Code 列中的值相加。有什么方法可以指定要在 sum() 操作中包含哪些列以及要排除哪些列?

agg 函数将为您完成此操作。传递列并作为带有列的字典运行,输出:

df.groupby(['Country', 'Item_Code']).agg({'Y1961': np.sum, 'Y1962': [np.sum, np.mean]})  # Added example for two output columns from a single input column

这将仅显示分组依据列和指定的聚合列。在这个例子中,我包含了两个应用于 'Y1962'.

的聚合函数

为了准确获得您希望看到的内容,将其他列包括在分组依据中,并将总和应用于框架中的 Y 变量:

df.groupby(['Code', 'Country', 'Item_Code', 'Item', 'Ele_Code', 'Unit']).agg({'Y1961': np.sum, 'Y1962': np.sum, 'Y1963': np.sum})

您可以select groupby 的列:

In [11]: df.groupby(['Country', 'Item_Code'])[["Y1961", "Y1962", "Y1963"]].sum()
Out[11]:
                       Y1961  Y1962  Y1963
Country     Item_Code
Afghanistan 15            10     20     30
            25            10     20     30
Angola      15            30     40     50
            25            30     40     50

请注意,传递的列表必须是列的子集,否则您将看到 KeyError。

如果您正在寻找一种更通用的方法来应用于许多列,您可以做的是构建一个列名列表并将其作为分组数据框的索引传递。例如,在您的情况下:

columns = ['Y'+str(i) for year in range(1967, 2011)]

df.groupby('Country')[columns].agg('sum')