Pandas 熊猫：如何用一组有序值对数据帧进行分组？

我开始学习Python Pandas，并希望生成一个包含任意有序值分组之和的图。用一个简单的例子可以更好地解释这一点

假设我有下表的食品消费数据：

我有两组食物被定义为两个列表：

healthy = ['apple', 'brocolli']
junk = ['cheetos', 'coke']

现在我想画一张图表，展示垃圾食品和健康食品消费的演变。我相信我必须处理我的数据，以获得如下数据帧：

假设第一个表已经在一个名为

food

的数据框中，如何将其转换为第二个表

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我也欢迎有人建议改写我的问题，使其更清楚，或采用不同的方法生成情节

首先用列表创建

词汇表

，然后用

值交换
键

然后通过映射列<代码>食品<代码>通过<代码>目录<代码>和<代码>年份<代码>，聚合<代码>总和<代码>，最后通过以下方式重塑：

另一个解决方案包括：

请不要发布数据的图像，因为在这些图像中，这意味着任何人想要用您的数据显示一个工作过的示例，都必须手动键入。@DSM:lesson learned。谢谢今晚要早点睡觉。。。玩得开心：-）是啊，昨天太疯狂了；）晚安；）谢谢，我喜欢透视表。以下是一个很好的理解指南：
healthy = ['apple', 'brocolli']
junk = ['cheetos', 'coke']

d1 = {'healthy':healthy, 'junk':junk}
##http://stackoverflow.com/a/31674731/2901002
d = {k: oldk for oldk, oldv in d1.items() for k in oldv}
print (d)
{'brocolli': 'healthy', 'cheetos': 'junk', 'apple': 'healthy', 'coke': 'junk'}

df1 = df.groupby([df.food.map(d), 'year'])['amount'].sum().unstack(0)
print (df1)
food  healthy  junk
year               
2010       10    11
2011       17    10
2012       13    24

df1 = df.pivot_table(index='year', columns=df.food.map(d), values='amount', aggfunc='sum')
print (df1)
food  healthy  junk
year               
2010       10    11
2011       17    10
2012       13    24