通过根据其他两个列中的值对现有列进行求和，向熊猫数据中添加一个新的总计列

Question

我有一只熊猫的资料如下：

    df = pd.DataFrame({
'State':['am','am','am','am','am','am','fg','fg','fg','fg','fg','fg','fg'],
'PC':['A','A','A','B','B','B','C','C','C','A','A','A','A'],
'Party':['alpha','beta','delta','alpha','beta','gamma','alpha','beta','kappa','alpha','gamma','kappa','lambda'],
'Votes':[10,4,50,11,2,60,3,1,70,12,34,52,43]
})

我想要添加一个总计列，它将包含每个个人电脑的总票数。请注意，PC可以具有相同的名称(例如：上面的‘’在两个不同的状态'am‘和'fg'，所以我们想分别总结它们，因为它们是不同的pc)。

总之，这是我想要的输出：

    df_out = pd.DataFrame({
'State':['am','am','am','am','am','am','fg','fg','fg','fg','fg','fg','fg'],
'PC':['A','A','A','B','B','B','C','C','C','A','A','A','A'],
'Party':['alpha','beta','delta','alpha','beta','gamma','alpha','beta','kappa','alpha','gamma','kappa','lambda'],
'Votes':[10,4,50,11,2,60,3,1,70,12,34,52,43],
'Total':[64,64,64,73,73,73,74,74,74,141,141,141,141]
})

我试着用累积量

    df['cumsum'] = df['Votes'].cumsum()

但是这会产生一个累积的和，我看不出有一种方法可以对列'State‘和列'pc’中的值进行条件化。我怎么做才能得到想要的输出呢？

Answer 1

您希望使用groupby和transform来获得每个State和PC的总数。Transform保持原始dataframe的形状：

df['Total'] = df.groupby(['State', 'PC']).Votes.transform('sum')

print(df)
   State PC   Party  Votes  Total
0     am  A   alpha     10     64
1     am  A    beta      4     64
2     am  A   delta     50     64
3     am  B   alpha     11     73
4     am  B    beta      2     73
5     am  B   gamma     60     73
6     fg  C   alpha      3     74
7     fg  C    beta      1     74
8     fg  C   kappa     70     74
9     fg  A   alpha     12    141
10    fg  A   gamma     34    141
11    fg  A   kappa     52    141
12    fg  A  lambda     43    141