熊猫 - GroupBy然后在原始表上合并

Question

我正在尝试编写一个函数来聚合并在Pandas中的数据框上执行各种统计计算,然后将其合并到原始数据框中,但是,我正在遇到问题.这是SQL中的代码等价物:

SELECT EID,
       PCODE,
       SUM(PVALUE) AS PVALUE,
       SUM(SQRT(SC*EXP(SC-1))) AS SC,
       SUM(SI) AS SI,
       SUM(EE) AS EE
INTO foo_bar_grp
FROM foo_bar
GROUP BY EID, PCODE 

然后加入原始表:

SELECT *
FROM foo_bar_grp INNER JOIN 
foo_bar ON foo_bar.EID = foo_bar_grp.EID 
        AND foo_bar.PCODE = foo_bar_grp.PCODE

以下是步骤:加载数据 IN:>>

pol_dict = {'PID':[1,1,2,2],
             'EID':[123,123,123,123],
             'PCODE':['GU','GR','GU','GR'],
             'PVALUE':[100,50,150,300],
             'SI':[400,40,140,140],
             'SC':[230,23,213,213],
             'EE':[10000,10000,2000,30000],
             }


pol_df = DataFrame(pol_dict)

pol_df

OUT:>>

   EID    EE PCODE  PID  PVALUE   SC   SI
0  123  10000    GU    1     100  230  400
1  123  10000    GR    1      50   23   40
2  123   2000    GU    2     150  213  140
3  123  30000    GR    2     300  213  140

第2步:计算和分组数据:

我的熊猫代码如下:

#create aggregation dataframe
poagg_df = pol_df
del poagg_df['PID']
po_grouped_df = poagg_df.groupby(['EID','PCODE'])

#generate acc level aggregate
acc_df = po_grouped_df.agg({
    'PVALUE' : np.sum,
    'SI' : lambda x: np.sqrt(np.sum(x * np.exp(x-1))),
    'SC' : np.sum,
    'EE' : np.sum
})

这工作正常,直到我想加入原始表:

IN:>>

po_account_df = pd.merge(acc_df, po_df, on=['EID','PCODE'], how='inner',suffixes=('_Acc','_Po'))

OUT:>> KeyError:你没有名为EID的项目'

由于某种原因,分组的数据框无法连接回原始表.我已经研究了尝试将groupby列转换为实际列的方法,但这似乎不起作用.

请注意,最终目标是能够找到每列的百分比(PVALUE,SI,SC,EE)IE:

pol_acc_df['PVALUE_PCT'] = np.round(pol_acc_df.PVALUE_Po/pol_acc_df.PVALUE_Acc,4)

谢谢!

Answer 1

默认情况下,groupby输出将分组列作为标记而不是列,这就是合并失败的原因.

有几种不同的方法可以处理它,最简单的方法是as_index在定义groupby对象时使用参数.

po_grouped_df = poagg_df.groupby(['EID','PCODE'], as_index=False)

然后,您的合并应按预期工作.

In [356]: pd.merge(acc_df, pol_df, on=['EID','PCODE'], how='inner',suffixes=('_Acc','_Po'))
Out[356]: 
   EID PCODE  SC_Acc  EE_Acc        SI_Acc  PVALUE_Acc  EE_Po  PVALUE_Po  \
0  123    GR     236   40000  1.805222e+31         350  10000         50   
1  123    GR     236   40000  1.805222e+31         350  30000        300   
2  123    GU     443   12000  8.765549e+87         250  10000        100   
3  123    GU     443   12000  8.765549e+87         250   2000        150   

   SC_Po  SI_Po  
0     23     40  
1    213    140  
2    230    400  
3    213    140  

Answer 2

来自熊猫文档：

转换：执行一些特定于组的计算并返回一个类似索引的对象

不幸的是，transform逐个系列地工作，因此您无法像使用 那样在多列上执行多个功能agg，但transform确实允许您跳过merge

po_grouped_df = pol_df.groupby(['EID','PCODE'])
pol_df['sum_pval'] = po_grouped_df['PVALUE'].transform(sum)
pol_df['func_si'] = po_grouped_df['SI'].transform(lambda x: np.sqrt(np.sum(x * np.exp(x-1))))
pol_df['sum_sc'] = po_grouped_df['SC'].transform(sum)
pol_df['sum_ee'] = po_grouped_df['EE'].transform(sum)
pol_df

结果是：

PID EID PCODE   PVALUE  SI  SC  EE      sum_pval    func_si         sum_sc  sum_ee
1   123 GU      100     400 230 10000   250         8.765549e+87    443     12000
1   123 GR      50      40  23  10000   350         1.805222e+31    236     40000
2   123 GU      150     140 213 2000    250         8.765549e+87    443     12000
2   123 GR      300     140 213 30000   350         1.805222e+31    236     40000

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