python – 按Sum分组为新列名

2023年8月18日 376次阅读

我正在执行功能,我按ID分组,并使用此代码为
python汇总与这些ID相关联的$值：

df = df.groupby([' Id'], as_index=False, sort=False)[["Amount"]].sum();

但它没有重命名列.因此,我尝试这样做：

`df = df.groupby([' Id'], as_index=False, sort=False)`[["Amount"]].sum();.reset_index(name ='Total Amount')

但它给了我错误,TypeError：reset_index()得到了一个意外的关键字参数’name’

所以我最后在这篇文章后尝试这样做：Python Pandas Create New Column with Groupby().Sum()

df = df.groupby(['Id'])[["Amount"]].transform('sum');

但它仍然没有奏效.

我究竟做错了什么？

最佳答案 我认为您需要删除参数as_index = False并使用
Series.reset_index,因为此参数返回df,然后
DataFrame.reset_index参数名称失败：

df = df.groupby('Id', sort=False)["Amount"].sum().reset_index(name ='Total Amount')

或者首先重命名列：

d = {'Amount':'Total Amount'}
df = df.rename(columns=d).groupby('Id', sort=False, as_index=False)["Total Amount"].sum()

样品：

df = pd.DataFrame({'Id':[1,2,2],'Amount':[10, 30,50]})
print (df)
   Amount  Id
0      10   1
1      30   2
2      50   2

df1 = df.groupby('Id', sort=False)["Amount"].sum().reset_index(name ='Total Amount')
print (df1)
   Id  Total Amount
0   1            10
1   2            80

d = {'Amount':'Total Amount'}
df1 = df.rename(columns=d).groupby('Id', sort=False, as_index=False)["Total Amount"].sum()
print (df1)
   Id  Total Amount
0   1            10
1   2            80

但是如果需要在原始df中使用sum的新列使用transform并将输出分配给新列：

df['Total Amount'] = df.groupby('Id', sort=False)["Amount"].transform('sum')
print (df)
   Amount  Id  Total Amount
0      10   1            10
1      30   2            80
2      50   2            80
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