Pandas: Group by with condition

Question

我必须对不包含任何SmallSeller产品(SellCategory)的事务(InvoiceNo)进行分组，并且我不确定如何继续。

我最终将不得不比较这两种交易(包含SmallSeller产品和不包含任何SmallSeller产品的交易)产生的收入(Quantity*UnitPrice)。

(这是我的数据示例)

    InvoiceNo   SellCategory    Revenue

      23        Medium-Seller     54
      23         Best-Seller     108
      23         Best-Seller      71
      24        Medium-Seller     43
      24         Small-Seller     18
      25         Best-Seller      89
      25         Small-Seller     23
      26        Medium-Seller     65
      26         Best-Seller      98
      26         Small-Seller     23

Screenshot of my data's table

Answer 1

您可以按以下方式分组，然后继续进一步操作：

df[df.SellCategory != 'Small-Seller'].groupby('InvoiceNo')

Answer 2

df_pivot=df.pivot_table(index='InvoiceNo',columns='SellCategory',values='Revenue',aggfunc='sum').reset_index()

Answer 3

首先，我们可以挑选相关的行，然后在InvoiceNo上使用groupby聚合Revenue。最后，我们将两种数据帧连接在一起，并对列进行重命名：

df1 = pd.concat([df[df['SellCategory'] == 'Small-Seller'].groupby('InvoiceNo').sum(), df[df['SellCategory'] == 'Small-Seller'].groupby('InvoiceNo').sum()], 1)

df1.columns = ['Revenue_Small_Seller', 'Revenue_without_Small_Seller']