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iBeMeltin
Asked: 2024-10-03 21:51:07 +0800 CST

使用 groupby.agg 在数据框中添加特定值

  • 772

我正在处理包含不可用格式数据的文件。处理完其中一个文件后，我剩下一个数据框和一个奇异值。

数据框如下所示：

 df = pd.DataFrame({
        'A': ['foo', 'foo', 'foo', 'fizz', 'fizz', 'fizz', 'fizz'],
        'B': ['bar', 'bar', 'bar', 'buzz', 'buzz', 'buzz', 'baz'],
        'C': [10,10,10,10,10,10,10]
        })

 val = 20.0

该值不应该是我的数据框的一部分，但需要包含在我的 TOTAL 计算中。这是我将其读入数据框后从文件中提取它的方法（它返回一个字符串，因此我将其转换为浮点数）：

if len(df.loc[df['ID'].eq("Settle"), 'C'].values) > 0:
    temp = df.loc[df['ID'].eq("Settle"), 'C']
    if temp.values[0].isnumeric():
        num = float(temp.values[0])
    else:
        num = 0.0
else:
    num = 0.0

现在我需要处理groupby.agg()以下条件：

  • 如果A == 'foo'我需要将 val 添加到总和中

这是我用来获取 中每个值的总和的基本代码A，但我无法弄清楚如何影响我的条件。我假设我可以使用np.where或，lambda但不确定如何使用它.agg()并实现我的输出。

out = df.groupby(['A'], sort=False, as_index=False).agg({"C":"sum"})

预期输出：

A     C
foo   50
fizz  40
python

1 个回答

  1. Best Answer

    concat您可以在执行聚合之前附加一行带有额外值（例如）：

    out = (pd.concat([df, pd.DataFrame([{'A': 'foo', 'C': 20}])])
         .groupby('A', as_index=False, sort=False)['C'].sum()
      )

    输出：

          A   C
0   foo  50
1  fizz  40

    如果要向多个组添加不同的值：

    extra = [('foo', 20), ('fizz', 100)]

out = (pd.concat([df, pd.DataFrame(extra, columns=['A', 'C'])])
         .groupby('A', as_index=False, sort=False)['C'].sum()
      )
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