Python 如何按熊猫分组。数据帧'；基于另一个pandas.Series的索引和值的s列？

我试图根据另一个pandas.Series的值和索引，将数据帧的列分组在一起。该系列的索引引用数据帧的列，但可能有更多的元素。做这件事最好的方法是什么

为了进一步说明，下面是我试图解决的单元测试（使用pytest）：

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非常感谢

经过进一步研究，我找到了一个解决方案。下面是我在数据框的列上使用

pandas.Series.map

得到的结果：

def sum_weights_by_classification_labels(security_weights, security_classification):

    classification_weights = security_weights.copy()
    classification_weights.columns = classification_weights.columns.map(security_classification)
    classification_weights = classification_weights.groupby(classification_weights.columns, axis=1).sum()

    return classification_weights

或者使用

pandas.DataFrame.merge

：

def sum_weights_by_classification_labels(security_weights, security_classification):

    security_weights_transposed = security_weights.transpose()
    merged_data = security_weights_transposed.merge(security_classification, how='left', left_index=True, 
                                                    right_index=True)
    classification_weights = merged_data.groupby(security_classification.name).sum().transpose()

    return classification_weights

对于第二个解决方案，需要将此行添加到单元测试中，因为无法合并没有名称的系列（添加的列需要有一个）：

result\u sector\u weights.columns.name=security\u classification.name

我一直在写这篇文章，希望将来能对别人有所帮助

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这就是

我希望我尊重SO的指导方针。我知道有不止一个问题，但实际上是关于让我的代码成为pythonic的，因为我要做很多类似的函数，只想得到最佳实践。感谢最佳实践是一个意见问题。所以不是一个代码审查网站。有一个姐妹网站。这样做是为了解决编程问题，而您似乎没有。因此，我投票决定结束。是的，这就是我所担心的，对不起那个“疯狂的物理学家”。我将回顾这个问题或删除它，我认为对于那些试图根据另一个df或系列进行分组的人来说仍然有价值。谢谢你的评论，希望现在好多了。保留这篇文章是因为在搜索之后，其他地方似乎没有类似的东西，希望它能在将来帮助别人。干杯，如果您使用的是

left\u index=True

和

right\u index=True

，那么您最好使用。

def sum_weights_by_classification_labels(security_weights, security_classification):

    security_weights_transposed = security_weights.transpose()
    merged_data = security_weights_transposed.merge(security_classification, how='left', left_index=True, 
                                                    right_index=True)
    classification_weights = merged_data.groupby(security_classification.name).sum().transpose()

    return classification_weights