如何在数据仓库中对产品进行分组？

Question

目前的数据：

PROD              Party     x      y            Currency    Parent  Product agg_x   agg_y
iphone 13 pro   5AAZ27778   60     9.927        USD         Apple   Cash    120     19.854
iphone 13       6AAL321054  30     20.24441848  USD         Apple   Cash    30      20.24441848
iphone 12       9G351866    70     3.747318956  USD         Apple   Cash    140     7.494637912
iphone 12       9G351866    70     3.747318956  USD         Apple   Cash    140     7.494637912
iphone se       3G140868    750    122.6481749  USD         Apple   Cash    750     122.6481749
iphone 13 pro   5AAZ27778   60     9.927        USD         Apple   Cash    120     19.854

预期数据：

Product            Party    x      y            Currency    Parent
Cash            5AAZ27778   120    19.854          USD       Apple
iphone 13 pro   5AAZ27778   60     9.927           USD       Apple
iphone 13 pro   5AAZ27778   60     9.927           USD       Apple
Cash            6AAL321054  30     20.24441848     USD       Apple
iphone 13       6AAL321054  30     20.24441848     USD       Apple
Cash            9G351866    140    7.494637912     USD       Apple
iphone 12       9G351866    70     3.747318956     USD       Apple
iphone 12       9G351866    70     3.747318956     USD       Apple
Cash            3G140868    750    122.6481749     USD       Apple
iphone se       3G140868    750    122.6481749     USD       Apple

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我想要将当前的dataframe修改为预期的数据。在预期的数据框架中，“当事方”栏中的共同记录应放在“现金”下，即总金额下。在当前的dataframe中，agg_x和agg_y列是基于列x和y的列"party“的结果。请提供代码将当前数据转换为预期的数据。感谢你在这方面的帮助！

Answer 1

考虑到没有干净的标头，最好的方法是拆分和concat，用现金删除副本，然后重新排序：

cols1 = ['PROD', 'Party', 'x', 'y', 'Currency', 'Parent']
cols2 = ['Product', 'Party', 'agg_x', 'agg_y', 'Currency', 'Parent']

out = (pd.concat([df[cols2].set_axis(cols1, axis=1)
                           .drop_duplicates('Party'),
                  df[cols1]])
         .sort_values(by='Party')
      )

产出：

            PROD       Party    x           y Currency Parent
4           Cash    3G140868  750  122.648175      USD  Apple
4      iphone se    3G140868  750  122.648175      USD  Apple
0           Cash   5AAZ27778  120   19.854000      USD  Apple
0  iphone 13 pro   5AAZ27778   60    9.927000      USD  Apple
5  iphone 13 pro   5AAZ27778   60    9.927000      USD  Apple
1           Cash  6AAL321054   30   20.244418      USD  Apple
1      iphone 13  6AAL321054   30   20.244418      USD  Apple
2           Cash    9G351866  140    7.494638      USD  Apple
2      iphone 12    9G351866   70    3.747319      USD  Apple
3      iphone 12    9G351866   70    3.747319      USD  Apple