pandas 添加了一个c列总计以按列名获取总计

olhwl3o2 于 2023-04-10 发布在其他

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from pprint import pprint

import pandas as pd

input = [
    {"item": "i1", "balance": 11, "warehouse": "W1"},
    {"item": "i1", "balance": 12, "warehouse": "W4"},
    {"item": "i1", "balance": 13, "warehouse": "W3"},

    {"item": "i2", "balance": 11, "warehouse": "W2"},
    {"item": "i2", "balance": 10, "warehouse": "W1"},
    {"item": "i3", "balance": 10, "warehouse": "W3"},
]

df = pd.DataFrame(input)
df_pivot = df.pivot_table(
    index=["item"], columns="warehouse", values="balance", fill_value=0
)
print(df_pivot)
output = df_pivot.reset_index().to_dict(orient="records")
pprint(output)


    warehouse  W1  W2  W3  W4
item                     
i1         11   0  13  12
i2         10  11   0   0
i3          0   0  10   0

[{'W1': 11, 'W2': 0, 'W3': 13, 'W4': 12, 'item': 'i1'},
 {'W1': 10, 'W2': 11, 'W3': 0, 'W4': 0, 'item': 'i2'},
 {'W1': 0, 'W2': 0, 'W3': 10, 'W4': 0, 'item': 'i3'}]

我想添加一个total列，其中是该行中for（w1，w2，..）的总和：

[
 {'W1': 11, 'W2': 0, 'W3': 13, 'W4': 12, 'item': 'i1',total: 36},
 {'W1': 10, 'W2': 11, 'W3': 0, 'W4': 0, 'item': 'i2',total: 21},
 {'W1': 0, 'W2': 0, 'W3': 10, 'W4': 0, 'item': 'i3', total: 10}
  ]

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/75959228/added-a-c-column-total-to-get-total-by-column-name

2条答案

按热度按时间

cbjzeqam1#

使用pivot_table和aggfunc='sum'的margins参数：

df_pivot = df.pivot_table(
    index=["item"], columns="warehouse", values="balance", fill_value=0,
    margins=True, margins_name='total', aggfunc='sum'
).drop('total')

output = df_pivot.reset_index().to_dict(orient="records")

输出：

[{'W1': 11, 'W2': 0, 'W3': 13, 'W4': 12, 'item': 'i1', 'total': 36},
 {'W1': 10, 'W2': 11, 'W3': 0, 'W4': 0, 'item': 'i2', 'total': 21},
 {'W1': 0, 'W2': 0, 'W3': 10, 'W4': 0, 'item': 'i3', 'total': 10}]

赞(0）回复(0）举报 2023-04-10

bvn4nwqk2#

您可以在透视DataFrame上尝试列级别sum，

pprint(
    df_pivot.assign(total=df_pivot.sum(axis=1)).reset_index().to_dict(orient='records')
)

[{'W1': 11, 'W2': 0, 'W3': 13, 'W4': 12, 'item': 'i1', 'total': 36},
 {'W1': 10, 'W2': 11, 'W3': 0, 'W4': 0, 'item': 'i2', 'total': 21},
 {'W1': 0, 'W2': 0, 'W3': 10, 'W4': 0, 'item': 'i3', 'total': 10}]

赞(0）回复(0）举报 2023-04-10

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