Pandas 查找中最新快照的计数总和

我有一个下面的df，希望通过拍摄最后一张快照来计算组的总和：

product  desc   id month_year count

car      ford   1 2019-01     20
car      ford   1 2019-02     20
car      ford   1 2019-04     40
car      ford   2 2019-04     30
car      ford   2 2019-04     30
car      ford   2 2019-04     60

并将输出查找为

df.groupby(["product", "desc"]. ?

product  desc  count_overall
car      ford  100

对于id 1，按Dec month_UYear（按Dec month_UYear）取最后一个计数顺序，即40，同样地，对于2，则为60，使总数为100

IIUC

我们可以使用

groupby

和

agg

以及sort\u值来获取计数的最后一次出现

首先，我们将您的日期转换为适当的日期时间

df['month_year'] = pd.to_datetime(df['month_year'],format='%Y-%m')

new_df = df.sort_values("count").groupby(["product", "desc", "id"]).agg(
    date_max=("month_year", max), count=("count", "last")
)

---

从这里你可以做一个简单的求和

print(new_df.groupby(level=[0,1]).sum())


              count
product desc       
car     ford    100

---

IIUC您还需要id来获取计数的

last

值

s=df.groupby(["product", "desc","id"])['count'].last().sum(level=[0,1]).to_frame('count_overall').reset_index()
Out[171]: 
  product  desc  count_overall
0     car  ford            100

---

如果数据已按日期排序，您也可以使用

drop_duplicates

：

(df.drop_duplicates(['product','desc','id'], keep='last')
   .groupby(['product','desc'])['count'].sum()
)

输出：

product  desc
car      ford    100
Name: count, dtype: int64

product  desc
car      ford    100
Name: count, dtype: int64