Python 总计值和列的附加计数
我想添加每年在dataframe中求和的值的计数，以及两个额外的列[total of years]和[total count] 编辑 编辑2 @Jezrael，如果我只想选择我需要的行（如另一个问题中所讨论的），我会遇到列名称相同的问题。我们如何解决这个问题 编辑3 顺便说一句，是否可以对2012列使用通用引用，这样我以后就不必更改代码了？类似于dataframe的第一列；df\u无第一列=df.drop（第一列，轴=1）我想你可以使用Python 总计值和列的附加计数,python,pandas,group-by,pivot-table,multi-index,Python,Pandas,Group By,Pivot Table,Multi Index,我想添加每年在dataframe中求和的值的计数，以及两个额外的列[total of years]和[total count] 编辑 编辑2 @Jezrael，如果我只想选择我需要的行（如另一个问题中所讨论的），我会遇到列名称相同的问题。我们如何解决这个问题 编辑3 顺便说一句，是否可以对2012列使用通用引用，这样我以后就不必更改代码了？类似于dataframe的第一列；df\u无第一列=df.drop（第一列，轴=1）我想你可以使用求和和大小： Dataframe should look s
求和和大小
：
Dataframe should look something like this;
S 2012 2012 2013 2013 2014 2014 2015 2015 Tot(sum) Tot(#)
A
d 6 x 6 x 7 x 0 x 19 x
f 7 x 0 x 0 x 8 x 15 x
g 0 x 7 x 8 x 8 x 23 x
h 8 x 8 x 0 x 0 x 16 x
然后，按列的第一级进行分组，并获得sum
，将级别total
添加到多索引的列中：
df = (df.B + df.C).groupby([df.A, df.S]).agg(['sum','size']).unstack(fill_value=0)
print (df)
sum size
S 2012 2013 2014 2015 2016 2012 2013 2014 2015 2016
A
d 6 6 7 0 0 1 1 1 0 0
f 7 0 0 8 6 1 0 0 1 1
g 0 7 8 8 0 0 1 1 1 0
h 8 8 0 0 7 1 1 0 0 1
最后一个DataFrames
并按以下方式对列进行排序：
另一个可行的解决方案是：
如果需要将值转换为int
：
df['D'] = df.B + df.C
print (df.pivot_table(index='A',
columns='S',
values='D',
aggfunc=[np.sum, len],
fill_value=0,
margins=True,
margins_name='Total'))
sum len
S 2012 2013 2014 2015 2016 Total 2012 2013 2014 2015 2016 Total
A
d 6.0 6.0 7.0 0.0 0.0 19.0 1.0 1.0 1.0 0.0 0.0 3.0
f 7.0 0.0 0.0 8.0 6.0 21.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 3.0
g 0.0 7.0 8.0 8.0 0.0 23.0 0.0 1.0 1.0 1.0 0.0 3.0
h 8.0 8.0 0.0 0.0 7.0 23.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 3.0
Total 21.0 21.0 15.0 16.0 13.0 86.0 3.0 3.0 2.0 2.0 2.0 12.0
谢谢，看起来很不错，但是我们每年能得到彼此相邻的总和/大小吗？我不明白，您需要打印（pd.concat（[df，df1]，axis=1））
？或者用总和添加最后一行？我将最后一行添加为每年所有值的总和。超级，请稍等。我对列名相同有问题，请参阅相关编辑。
df1 = df.groupby(level=0, axis=1).sum()
new_cols= list(zip(df1.columns.get_level_values(0),['total'] * len(df.columns)))
df1.columns = pd.MultiIndex.from_tuples(new_cols)
print (df1)
sum size
total total
A
d 19 3
f 21 3
g 23 3
h 23 3
df2 = pd.concat([df,df1], axis=1).sort_index(axis=1)
df2.loc['total'] = df2.sum()
print (df2)
size sum
S 2012 2013 2014 2015 2016 total 2012 2013 2014 2015 2016 total
A
d 1 1 1 0 0 3 6 6 7 0 0 19
f 1 0 0 1 1 3 7 0 0 8 6 21
g 0 1 1 1 0 3 0 7 8 8 0 23
h 1 1 0 0 1 3 8 8 0 0 7 23
total 3 3 2 2 2 12 21 21 15 16 13 86
df['D'] = df.B + df.C
print (df.pivot_table(index='A',
columns='S',
values='D',
aggfunc=[np.sum, len],
fill_value=0,
margins=True,
margins_name='Total'))
sum len
S 2012 2013 2014 2015 2016 Total 2012 2013 2014 2015 2016 Total
A
d 6.0 6.0 7.0 0.0 0.0 19.0 1.0 1.0 1.0 0.0 0.0 3.0
f 7.0 0.0 0.0 8.0 6.0 21.0 1.0 0.0 0.0 1.0 1.0 3.0
g 0.0 7.0 8.0 8.0 0.0 23.0 0.0 1.0 1.0 1.0 0.0 3.0
h 8.0 8.0 0.0 0.0 7.0 23.0 1.0 1.0 0.0 0.0 1.0 3.0
Total 21.0 21.0 15.0 16.0 13.0 86.0 3.0 3.0 2.0 2.0 2.0 12.0
print (df.pivot_table(index='A',
columns='S',
values='D',
aggfunc=[np.sum, len],
fill_value=0,
margins=True,
margins_name='Total')
.astype(int))
sum len
S 2012 2013 2014 2015 2016 Total 2012 2013 2014 2015 2016 Total
A
d 6 6 7 0 0 19 1 1 1 0 0 3
f 7 0 0 8 6 21 1 0 0 1 1 3
g 0 7 8 8 0 23 0 1 1 1 0 3
h 8 8 0 0 7 23 1 1 0 0 1 3
Total 21 21 15 16 13 86 3 3 2 2 2 12
df2 = pd.concat([df,df1], axis=1).sort_index(axis=1).sort_index(axis=1, level=1)
print (df2)
size sum size sum size sum size sum size sum size sum
S 2012 2012 2013 2013 2014 2014 2015 2015 2016 2016 total total
A
d 1 6 1 6 1 7 0 0 0 0 3 19
f 1 7 0 0 0 0 1 8 1 6 3 21
g 0 0 1 7 1 8 1 8 0 0 3 23
h 1 8 1 8 0 0 0 0 1 7 3 23
df2.columns = df2.columns.droplevel(0)
print (df2)
S 2012 2012 2013 2013 2014 2014 2015 2015 2016 2016 total total
A
d 1 6 1 6 1 7 0 0 0 0 3 19
f 1 7 0 0 0 0 1 8 1 6 3 21
g 0 0 1 7 1 8 1 8 0 0 3 23
h 1 8 1 8 0 0 0 0 1 7 3 23