Python - 在 Pandas 中使用 GroupBy 求和负值和正值
让我们看看如何找到负值和正值的总和。首先，创建一个具有正值和负值的数据框-
dataFrame = pd.DataFrame({'Place': ['Chicago', 'Denver', 'Atlanta', 'Chicago', 'Dallas', 'Denver','Dallas', 'Atlanta'], 'Temperature': [-2, 30, -5, 10, 30, -5, 20, -10]})接下来，使用groupby在Place列的基础上进行分组-
groupRes = dataFrame.groupby(dataFrame['Place'])
使用lambda函数返回正值和负值。我们还分别添加了正值和负值-
#拉姆达函数 def plus(val): return val[val > 0].sum() def minus(val): return val[val < 0].sum()
示例
以下是完整的代码-
import pandas as pd
#创建一个温度为摄氏度的DataFrame
dataFrame = pd.DataFrame({'Place': ['Chicago', 'Denver', 'Atlanta', 'Chicago', 'Dallas', 'Denver','Dallas', 'Atlanta'], 'Temperature': [-2, 30, -5, 10, 30, -5, 20, -10]})
print(dataFrame)
#使用groupby根据地点分组
groupRes = dataFrame.groupby(dataFrame['Place'])
#拉姆达函数
def plus(val):
return val[val > 0].sum()
def minus(val):
return val[val < 0].sum()
print(groupRes['Temperature'].agg([('negTemp', minus), ('posTemp', plus)]))输出结果这将产生以下代码-
Place Temperature
0 Chicago -2
1 Denver 30
2 Atlanta -5
3 Chicago 10
4 Dallas 30
5 Denver -5
6 Dallas 20
7 Atlanta -10
negTemp posTemp
Place
Atlanta -15 0
Chicago -2 10
Dallas 0 50
Denver -5 30