关于python：pandas：创建单一尺寸＆amp;

pandas: create single size & sum columns after group by multiple columns

我有一个数据框架，我在其中对3列进行GroupBy，并对数值列的总和和大小进行聚合。运行代码后

1	df = pd.DataFrame.groupby(['year','cntry', 'state']).agg(['size','sum'])

我得到如下信息：

Image of datafram

现在，我想从主列中拆分大小子列，只创建单个大小的列，但要将总和列保留在主列标题下。我尝试过不同的方法，但没有成功。以下是我尝试过但无法让事情对我起作用的方法：

如何按对象统计熊猫组中的行数？

将pandas groupby对象转换为数据帧

如果有人能帮助我，我将不胜感激。

当做，

安装程序

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d1 = pd.DataFrame(dict(
year=np.random.choice((2014, 2015, 2016), 100),
cntry=['United States' for _ in range(100)],
State=np.random.choice(states, 100),
Col1=np.random.randint(0, 20, 100),
Col2=np.random.randint(0, 20, 100),
Col3=np.random.randint(0, 20, 100),
))

df = d1.groupby(['year', 'cntry', 'State']).agg(['size', 'sum'])
df

enter image description here

回答最简单的方法是只在groupby之后运行size。

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d1.groupby(['year', 'cntry', 'State']).size()

year cntry State
2014 United States California 10
Florida 9
Massachusetts 8
Minnesota 5
2015 United States California 9
Florida 7
Massachusetts 4
Minnesota 11
2016 United States California 8
Florida 8
Massachusetts 11
Minnesota 10
dtype: int64

使用计算的df。

1	df.xs('size', axis=1, level=1)

enter image description here

如果每个列的size不同，这将很有用。但由于size列与['Col1', 'Col2', 'Col3']列相同，我们可以这样做。

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df[('Col1', 'size')]

year cntry State
2014 United States California 10
Florida 9
Massachusetts 8
Minnesota 5
2015 United States California 9
Florida 7
Massachusetts 4
Minnesota 11
2016 United States California 8
Florida 8
Massachusetts 11
Minnesota 10
Name: (Col1, size), dtype: int64

组合视图1

1 2	pd.concat([df[('Col1', 'size')].rename('size'), df.xs('sum', axis=1, level=1)], axis=1)

enter image description here

组合视图2

1 2	pd.concat([df[('Col1', 'size')].rename(('', 'size')), df.xs('sum', axis=1, level=1, drop_level=False)], axis=1)

enter image description here