大熊猫-有条件的群

Question

我想根据我的熊猫数据根据给定的范围条件进行分组。例如：

Number, Amount
1, 5
2, 10
3, 11
4, 3
5, 5
6, 8
7, 9
8, 6

射程条件：

1到4(包括)，命名为A: 5+10+11+3 = 29

5及更高，命名为B: 5+8+9+6 = 28

预期结果：

Number, Amount
A, 29
B, 28

编辑:谢谢你的解决方案。我希望能够增加更多的范围条件，如果需要，所以5-7和8本身也应该是一种可能性。有可能保持这种灵活性吗？

Answer 1

您也可以使用pd.cut，如果更多地使用两个标签和范围，则会有所帮助：

df.groupby(pd.cut(df['Number'], 
                  bins=[0,4,np.inf], 
                  labels=['A', 'B']))['Amount'].sum().reset_index()

输出：

  Number  Amount
0      A      29
1      B      28

Answer 2

您可以检查Number的值，然后将其映射到A,B然后groupby：

(df.Amount.groupby(df.Number.ge(5).map({True:'B',False:'A'}))
   .sum()
   .reset_index()
)

输出：

  Number  Amount
0      A      29
1      B      28

Answer 3

在np.where中使用groupby

df.groupby(np.where(df.Number <= 4, 'A', 'B')).Amount.sum().reset_index()

Out[16]:
  index  Amount
0     A      29
1     B      28

如果您需要匹配的列名，只需链接rename_axis

df_final = (df.groupby(np.where(df.Number <=4, 'A', 'B')).Amount.sum()
                                                         .rename_axis('Number')
                                                         .reset_index())

Out[25]:
  Number  Amount
0      A      29
1      B      28