Python 如何在熊猫中进行分组和合并

Python 如何在熊猫中进行分组和合并,python,pandas,Python,Pandas,我在熊猫中有以下数据帧 Date Time Tank Sales Quantity Delivery 2018-01-01 06:30 1 100 3444 0 2018-01-01 07:00 1 200 3144 0 2018-01-01 05:30 1

我在熊猫中有以下数据帧

  Date          Time   Tank       Sales       Quantity        Delivery
  2018-01-01    06:30  1          100         3444            0      
  2018-01-01    07:00  1          200         3144            0
  2018-01-01    05:30  1          100         2900            0      
  2018-01-01    07:30  1          200         2800            0
  2018-01-01    06:30  2          50          3000            0      
  2018-01-01    07:00  2          100         2950            0
  2018-01-01    05:30  2          150         2800            0      
  2018-01-01    07:30  2          100         2704            0
  2018-01-02    06:30  1          100         3444            0      
  2018-01-02    07:00  1          200         3144            0
  2018-01-02    05:30  1          100         2900            50      
  2018-01-02    07:30  1          200         2800            0
  2018-01-02    06:30  2          50          3000            0      
  2018-01-02    07:00  2          100         2950            0
  2018-01-02    05:30  2          150         2800            50     
  2018-01-02    07:30  2          100         2704            0
我想在一天和一罐水平上进行汇总,以获得当天的第一个和最后一个数量(按升序排列时间)以及销售和交货的总和。我想要的数据帧是

  Date          Tank    Open    Close   Sales    Delivery
  2018-01-01    1       2900    2800    600      0         
  2018-01-01    2       2800    2704    400      0          
  2018-01-02    1       2900    2800    600      50     
  2018-01-02    2       2800    2704    500      50
目前我正在做以下的熊猫

  Date          Time   Tank       Sales       Quantity        Delivery
  2018-01-01    06:30  1          100         3444            0      
  2018-01-01    07:00  1          200         3144            0
  2018-01-01    05:30  1          100         2900            0      
  2018-01-01    07:30  1          200         2800            0
  2018-01-01    06:30  2          50          3000            0      
  2018-01-01    07:00  2          100         2950            0
  2018-01-01    05:30  2          150         2800            0      
  2018-01-01    07:30  2          100         2704            0
  2018-01-02    06:30  1          100         3444            0      
  2018-01-02    07:00  1          200         3144            0
  2018-01-02    05:30  1          100         2900            50      
  2018-01-02    07:30  1          200         2800            0
  2018-01-02    06:30  2          50          3000            0      
  2018-01-02    07:00  2          100         2950            0
  2018-01-02    05:30  2          150         2800            50     
  2018-01-02    07:30  2          100         2704            0
用于按升序获取第一个和最后一个数量日和储罐液位安排时间

  data_open_close_inv = data.sort_values(['Date','Tank','Time']).groupby(['Date','Tank'])['Quantity'].agg(['first','last']).reset_index()
然后我把这些加起来,算出销售和交货的总和

data_agg = data.groupby(['Date','Tank'], as_index = False).agg({'Sales':['sum'],'Delivery':['sum']}).reset_index()
然后再次将两者结合起来


我可以在pandas中一步完成所有操作吗?

您可以传递一个带有标量函数名和列表的字典,但需要展平多索引和重命名列:

data_open_close_inv = (data.sort_values(['Date','Tank','Time'])
                           .groupby(['Date','Tank'])
                           .agg({'Sales':'sum','Delivery':'sum', 'Quantity':['first','last']})
                           .reset_index())

data_open_close_inv.columns = data_open_close_inv.columns.map(''.join)
d = {'Salessum':'Sales',
     'Delivery_sum':'Delivery',
     'Quantityfirst':'Open',
     'Quantitylast':'Close',
     }
data_open_close_inv = data_open_close_inv.rename(columns=d)
print (data_open_close_inv)
        Date  Tank  Sales  Deliverysum  Open  Close
0 2018-01-01     1    600            0  2900   2800
1 2018-01-01     2    400            0  2800   2704
2 2018-01-02     1    600           50  2900   2800
3 2018-01-02     2    400           50  2800   2704

我们还可以计算每个日期和油箱液位的唯一时间吗?是不是
.agg({'Time':'count'
})`?@Neil-我想需要
.agg({'Time':'nunique'})
,我们能不能在同一个聚合函数中得到时间的重复计数?@Neil-如果需要所有计数,那么
.agg({'Time':'count'})
,如果只想重复
时间,请使用
.agg({'Time':lambda x:x.duplicated(keep=False).sum()})
当我尝试执行以下操作时,
'Time':['nunique'],'Time':lambda x:x.duplicated(keep=False).sum()}
它说
字典键用不同的值重复