python – 按Sum分组为新列名

发布时间：2020-12-20 12:01:50 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我正在执行功能,我按ID分组,并使用此代码为 python汇总与这些ID相关联的$值： df = df.groupby([' Id'],as_index=False,sort=False)[["Amount"]].sum(); 但它没有重命名列.因此,我尝试这样做： `df = df.groupby([' Id'],sort=False)`[["Amount"]].sum();.re

我正在执行功能,我按ID分组,并使用此代码为 python汇总与这些ID相关联的$值：

df = df.groupby([' Id'],as_index=False,sort=False)[["Amount"]].sum();

但它没有重命名列.因此,我尝试这样做：

`df = df.groupby([' Id'],sort=False)`[["Amount"]].sum();.reset_index(name ='Total Amount')

但它给了我错误,TypeError：reset_index()得到了一个意外的关键字参数’name’

所以我最后在这篇文章后尝试这样做：Python Pandas Create New Column with Groupby().Sum()

df = df.groupby(['Id'])[["Amount"]].transform('sum');

但它仍然没有奏效.

我究竟做错了什么？

解决方法

我认为您需要删除参数as_index = False并使用 Series.reset_index,因为此参数返回df,然后 DataFrame.reset_index参数名称失败：

df = df.groupby('Id',sort=False)["Amount"].sum().reset_index(name ='Total Amount')

或者首先重命名列：

d = {'Amount':'Total Amount'}
df = df.rename(columns=d).groupby('Id',sort=False,as_index=False)["Total Amount"].sum()

样品：

df = pd.DataFrame({'Id':[1,2,2],'Amount':[10,30,50]})
print (df)
   Amount  Id
0      10   1
1      30   2
2      50   2

df1 = df.groupby('Id',sort=False)["Amount"].sum().reset_index(name ='Total Amount')
print (df1)
   Id  Total Amount
0   1            10
1   2            80

d = {'Amount':'Total Amount'}
df1 = df.rename(columns=d).groupby('Id',as_index=False)["Total Amount"].sum()
print (df1)
   Id  Total Amount
0   1            10
1   2            80

但是如果需要在原始df中使用sum的新列使用transform并将输出分配给新列：

df['Total Amount'] = df.groupby('Id',sort=False)["Amount"].transform('sum')
print (df)
   Amount  Id  Total Amount
0      10   1            10
1      30   2            80
2      50   2            80

（编辑：李大同）

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