groupbyを使用して、そのgroupbyオブジェクトに計算を必ずしも適用せずに新しいデータフレームを作成する

Question

このデータフレームをグループ化してprice_1とprice_2が同じ行になるようにしたいのですが、次にreset_indexグループ化されたオブジェクトを作成し、新しいデータフレームを作成して価格1を価格2に追加します。

私の考えでは、sqlのように、サブクエリを使用してgroupbyを適用してから計算を実行します。

pythonでは、groupbysは複数のグループを作成し、それらをまとめて作成する方法で動作しますが、大きなデータフレームをitem_number、prod_name、およびcompを共有する場所に減らすことを検討しています。その新しいデータフレームを使用して、いくつかの計算を実行します。

これを見るもう1つの方法は、グループ内でそれらの列を一緒に追加し、合計である新しい列を作成し、何らかの形でそれを戻し合わせることです。

d = { 
'item_number':[1234,56789,2468,1234,56789,2468], 
'prod_name':['prod_a','prod_b','prod_c','prod_a','prod_b','prod_c'], 
'comp':['comp_a','comp_b','comp_c','comp_a','comp_b','comp_c'], 
'price_1':[20.00,16.69,36.21,0,0,0], 
'price_2':[0,0,0,5,7,3.69]} 

df = pd.DataFrame(data=d) 

所望の出力：

d = { 
'item_number':[1234,56789,2468], 
'prod_name':['prod_a','prod_b','prod_c'], 
'comp':['comp_a','comp_b','comp_c'], 
'price_1':[20.00,16.69,36.21,0,0,0], 
'price_2':[5,7,3.69]} 

df = pd.DataFrame(data=d) 

Answer 1

私が正しくあなたを理解していれば、これはあなたが探しているものかもしれ：

print(df.groupby(['item_number', 'comp'])['price_1', 'price_2'].sum()) 

出力：

     price_1 price_2 
item_number comp      
1234  comp_a 20.00  5.00 
2468  comp_c 36.21  3.69 
56789  comp_b 16.69  7.00 

これを新しいデータフレームにしたい場合は、価格の列の値を合計dは、あなたがこれを行うことができます。

new_df = df.groupby(['item_number', 'comp'])['price_1', 'price_2'].sum() 
new_df['total'] = new_df.price_1 + new_df.price_2 
print(new_df) 

出力を：

     price_1 price_2 total 
item_number comp       
1234  comp_a 20.00  5.00 25.00 
2468  comp_c 36.21  3.69 39.90 
56789  comp_b 16.69  7.00 23.69