按两列分组，求和、计数并在单独的列中显示输出值（熊猫）

Question

我有一个数据集 df，我想在其中对两列进行分组，取另一列的总和和计数，并在单独的列中列出字符串

数据

id  date    pwr type
aa  q321    10  hey
aa  q321    1   hello
aa  q425    20  hi
aa  q425    20  no
bb  q122    2   ok
bb  q122    1   cool
bb  q422    5   sure
bb  q422    5   sure
bb  q422    5   ok

想要的

id  date    pwr count   type
aa  q321    11  2       hey
                        hello
aa  q425    40  2       hi
                        no
bb  q122    3   2       ok
                        cool
bb  q422    15  3       sure
                        sure
                        ok

正在做

g = df.groupby(['id', 'date'])['pwr'].sum().reset_index()
g['count'] = g['id'].map(df['id'].value_counts())

这工作正常，除了，我不知道如何显示列“类型”的字符串输出任何建议表示赞赏。

Answer 1

您可以使用设置列和.GroupBy.transform()的值。然后在 4 列上，除了获得与所需输出类似的布局：pwrcount.set_index()type

df['pwr'] = df.groupby(['id', 'date'])['pwr'].transform('sum')
df['count'] = df.groupby(['id', 'date'])['pwr'].transform('count')

df.set_index(['id', 'date', 'pwr', 'count'])

输出：

                    type
id date pwr count       
aa q321 11  2        hey
            2      hello
   q425 40  2         hi
            2         no
bb q122 3   2         ok
            2       cool
   q422 15  3       sure
            3       sure
            3         ok