Groupby和将一组行划分为另一组

Question

我有一个数据框架：

df = pd.DataFrame({ 
    'Metric': ['Total Assets', 'Total Promo', 'Total Assets', 'Total Promo'],
    'Product': ['AA', 'AA', 'BB', 'BB'],
    'Risk': ['High', 'High','Low', 'Low'],
    '202101': [ 200, 100, 400, 100], 
    '202102': [ 200, 100, 400, 100],
    '202103': [ 200, 100, 400, 100]})

我希望按产品和风险分组，并将行与总资产和总促销分开。我希望输出是这样的：

df = pd.DataFrame({ 
    'Product': ['AA', 'BB'],
    'Risk': ['High', 'Low',],
    '202101': [ 2, 4], 
    '202102': [ 2, 4],
    '202103': [ 2, 4]})

到目前为止，我的方法是先尝试融合成长形式。但我似乎无法将总资产和总促销添加到列中，以便能够划分列

df = pd.melt(df, id_vars=['Metric', 'Product', 'Risk'], 
        value_vars = ["202101", "202102", "202103"],
        var_name='Months', value_name='Balance')

Answer 1

这里有一种方法：

df1 = df.set_index(['Metric', 'Product', 'Risk']).stack().unstack(0)
df = (df1['Total Assets'] / df1['Total Promo']).unstack(-1).reset_index()

输出：

  Product  Risk  202101  202102  202103
0      AA  High     2.0     2.0     2.0
1      BB   Low     4.0     4.0     4.0

Answer 2

由于每个分组只有两行，并且它们是有序的，因此包含相关列的groupby以及pipe应该就足够了：

(df.iloc[:, 1:]
   .groupby(['Product', 'Risk'])
   .pipe(lambda df: df.first()/df.last())
)

              202101  202102  202103
Product Risk                        
AA      High     2.0     2.0     2.0
BB      Low      4.0     4.0     4.0