根据pandas数据框中的其他列创建一个聚合列
我有一个数据框如下：
import pandas as pd
import numpy as np
import datetime
# intialise data of lists.
data = {'group' :["A","A","B","B","B"],
'A1_val' :[4,5,7,6,5],
'A1M_val' :[10,100,100,10,1],
'AB_val' :[4,5,7,6,5],
'ABM_val' :[10,100,100,10,1],
'AM_VAL' : [4,5,7,6,5]
}
# Create DataFrame
df1 = pd.DataFrame(data)
df1
group A1_val A1M_val AB_val ABM_val AM_VAL
0 A 4 10 4 10 4
1 A 5 100 5 100 5
2 B 7 100 7 100 7
3 B 6 10 6 10 6
4 B 5 1 5 1 5
步骤1：我要创建以下列：A1_agg_val = A1_val和A1M_val的总和（从列中剥离M，如果名称匹配则对其求和）
同样，AB_agg_val = AB_val + ABM_val
由于没有与“ AM_VAL”匹配的列，因此AM_agg_val = AM_val
My expected output:
group A1_val A1M_val AB_val ABM_val AM_VAL A1_AGG_val AB_AGG_val A_AGG_val
0 A 4 10 4 10 4 14 14 4
1 A 5 100 5 100 5 105 105 5
2 B 7 100 7 100 7 107 107 7
3 B 6 10 6 10 6 16 16 6
4 B 5 1 5 1 5 6 6 5
问题来源: stackoverflow
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您可以在上使用groupby axis=1
out = (df1.assign(**df1.loc[:,df1.columns.str.lower().str.endswith('_val')] .groupby(lambda x: x[:2],axis=1).sum().add_suffix('_agg_value')))
print(out) group A1_val A1M_val AB_val ABM_val AM_VAL A1_agg_value AB_agg_value \ 0 A 4 10 4 10 4 14 14 1 A 5 100 5 100 5 105 105 2 B 7 100 7 100 7 107 107 3 B 6 10 6 10 6 16 16 4 B 5 1 5 1 5 6 6 AM_agg_value 0 4 1 5 2 7 3 6 4 5回答来源: stackoverflow
2020-03-21 08:59:33赞同 展开评论 打赏
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