Groupby().sum() 및 .transform()을 사용하여 Pandas DataFrame에서 새 열을 만드는 방법은 무엇입니까?

Pandas Groupby().sum()의 출력에서 ​​새 열 생성

Python에서 데이터 작업을 할 때 종종 필요한 경우가 있습니다. 계산을 수행하고 기존 값을 기반으로 DataFrame에 새 열을 만듭니다. 이 예에서는 각 날짜에 대한 Data3의 합계를 포함하는 새 열(Data4)을 생성하려고 합니다.

.transform() 사용

이를 위해 그룹화된 Data3 열에서 .transform() 메서드를 활용할 수 있습니다. .transform()은 각 그룹에 함수를 적용하고 원래 DataFrame에 맞춰 인덱스가 정렬된 시리즈를 반환합니다. 이를 통해 계산된 값을 새 열로 추가할 수 있습니다.

df['Data4'] = df['Data3'].groupby(df['Date']).transform('sum')

제공된 DataFrame 예시에서:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Date': ['2015-05-08', '2015-05-07', '2015-05-06', '2015-05-05',
             '2015-05-08', '2015-05-07', '2015-05-06', '2015-05-05'],
    'Sym': ['aapl', 'aapl', 'aapl', 'aapl', 'aaww', 'aaww', 'aaww', 'aaww'],
    'Data2': [11, 8, 10, 15, 110, 60, 100, 40],
    'Data3': [5, 8, 6, 1, 50, 100, 60, 120]
})

.transform()을 사용하여 다음에 대한 Data3의 합계를 계산합니다. 각 날짜를 새 열 Data4에 할당합니다.

df['Data4'] = df['Data3'].groupby(df['Date']).transform('sum')

결과 DataFrame은 원하는 Data4를 갖게 됩니다. 열:

         Date   Sym  Data2  Data3  Data4
0  2015-05-08  aapl     11      5     55
1  2015-05-07  aapl      8      8    108
2  2015-05-06  aapl     10      6     66
3  2015-05-05  aapl     15      1    121
4  2015-05-08  aaww    110     50     55
5  2015-05-07  aaww     60    100    108
6  2015-05-06  aaww    100     60     66
7  2015-05-05  aaww     40    120    121

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