我有一个数据帧,看起来像这样返回结果:总和特定行的基于布尔指标和新列
DF =
ID Shop Sales Ind
1 A 554 T
2 B 678 F
3 A 546 T
4 A 896 T
5 B 426 F
6 B 391 T
7 C 998 F
8 C 565 T
9 C 128 T
我试图总结每个ID每个店铺,这样的销售我将它们分列如下(其中x是总和)。该值相加只应符合真实值的那些在Ind
可变
DF2 =
ID Shop Sales Ind A_Sum B_Sum C_Sum
1 A 554 T x 0 0
2 B 678 F 0 x 0
3 A 546 T x 0 0
4 A 896 T x 0 0
5 B 426 F 0 x 0
6 B 391 T 0 x 0
7 C 998 F 0 0 x
8 C 565 T 0 0 x
9 C 128 T 0 0 x
我想这一点,但我从右侧很远!我坚持如何编码和操作的布尔指数?并在自动命名的列
DF2 = DF.groupby(['ID', 'Shop'])['Sales'].transform('sum')
对此的任何帮助?
尝试'df.groupby(['ID','Shop'])['Sales']。agg(['sum'])' – haifzhan
你可以看到我的答案,你也可以解释这个问题: https://stackoverflow.com/questions/44197374/how-can-create-counts-of-terms-in-a-one-column-and -abend-the-counts-as-additiona – Wen