Python - 使用 Pandas 中的 GroupBy 求和負值和正值

讓我們看看如何找出負值和正值的總和。首先，建立一個包含正值和負值的資料框 -

dataFrame = pd.DataFrame({'Place': ['Chicago', 'Denver', 'Atlanta', 'Chicago', 'Dallas', 'Denver','Dallas', 'Atlanta'], 'Temperature': [-2, 30, -5, 10, 30, -5, 20, -10]})

接下來，按照地理位置列使用 groupby 進行分組 -

groupRes = dataFrame.groupby(dataFrame['Place'])

使用 lambda 函式返回正值和負值。我們還單獨添加了正值和負值 -

# lambda function
def plus(val):
   return val[val > 0].sum()
def minus(val):
   return val[val < 0].sum()

示例

以下是完整程式碼 -

import pandas as pd

# create a DataFrame with temperature in celsius
dataFrame = pd.DataFrame({'Place': ['Chicago', 'Denver', 'Atlanta', 'Chicago', 'Dallas', 'Denver','Dallas', 'Atlanta'], 'Temperature': [-2, 30, -5, 10, 30, -5, 20, -10]})
print(dataFrame)

# using groupby to group on the basis of place
groupRes = dataFrame.groupby(dataFrame['Place'])

# lambda function
def plus(val):
   return val[val > 0].sum()
def minus(val):
   return val[val < 0].sum()

print(groupRes['Temperature'].agg([('negTemp', minus), ('posTemp', plus)]))

輸出

這將產生以下程式碼 -

      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

更新於: 09-9月-2021

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