다중 인덱스 팬더 데이터 프레임에서 외부 인덱스의 각 행의 합계를 계산합니다.
데이터 프레임이 있습니다: seller
、item
、price
、shipping
、免费送货最低
、count available
和count required
。我的目标是根据稍后计算的 total
找到 seller
和 item
의 가장 저렴한 조합입니다(계산 코드는 아래에 표시됩니다). 샘플 데이터는 다음과 같습니다:
그러나 seller
都可以出售多个item
。我想尽量减少支付的运费,所以我想通过 seller
将 item
s 分组在一起。因此,我根据我在另一个线程中看到的方式使用 .first()
방법 중 하나를 사용하면 각 열이 새로운 그룹화된 데이터 프레임에 유지되도록 그룹화할 수 있습니다.
이번에는 합격하고 싶습니다seller
计算total
。所以我有以下代码,但它为每个 item
计算 total
,而不是 seller
,这意味着 shipping
根据每个组中的商品数量被多次添加,或者当 price x count
结束时不应用免费送货最低免运费
.
실제로는 계산이 필요한 것처럼 보이지만 total
时对每个 seller
求和 price x count
외부 인덱스의 각 행을 계산하는 방법을 모르기 때문에 본질적으로 동일한 문제입니다. 이를 위해 어떤 방법을 사용할 수 있나요?
또한, 제 하반기 목표를 어떻게 달성할 수 있을지 제안사항이 있으시면 언제든지 문의해 주세요. 필요한 모든 품목을 반품하고 싶습니다. 예를 들어 "프로젝트 1" 2개와 "프로젝트 2" 2개가 필요합니다. "판매자 1"에 "항목 1" 2개와 "항목 2" 1개가 있고 "판매자 2"에 "항목 1" 1개와 "항목 2" 1개가 있는 경우 "판매자 1" 항목을 모두 원합니다. 가장 저렴함), 그러나 "Seller2"에 대한 "Item1"은 1개뿐입니다. 이는 total
열의 계산에 영향을 미치는 것으로 보이지만 어떻게 구현해야 할지 모르겠습니다. total
列的计算,但我不确定如何实现它。
正确答案
我最终决定首先对 seller
进行分组,并对 price x count
进行求和以找到 subtotal
s,将其转换为数据帧,然后将 df1
与新的 subtotal
数据帧合并以创建 groupedphpcnend cphpcn 数据框。然后我使用 <code>np.where
建议创建了 totals
列(这比我的 for 循环优雅得多,并且可以轻松处理 nan 值)。最后按seller
、total
、item
정답
🎜🎜드디어판매자
를 먼저 그룹화하고 가격 x 개수
를 합하여 를 찾기로 결정했습니다. 소계
를 데이터 프레임으로 변환한 다음 df1
을 새로운 소계
데이터 프레임과 병합하여 groupedphpcnend cphpcn 데이터 프레임을 만듭니다. 그런 다음 <code>np.where
제안을 사용하여 totals
열을 만들었습니다(이것은 내 for 루프보다 훨씬 우아하고 nan 값을 쉽게 처리합니다). 마지막으로 판매자
, 전체
, 항목
별로 그룹화하여 원하는 결과를 반환합니다. 최종 코드는 다음과 같습니다. 🎜
으아아아위 내용은 다중 인덱스 팬더 데이터 프레임에서 외부 인덱스의 각 행의 합계를 계산합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

AI Hentai Generator
AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

뜨거운 주제











Linux 터미널에서 Python 버전을 보려고 할 때 Linux 터미널에서 Python 버전을 볼 때 권한 문제에 대한 솔루션 ... Python을 입력하십시오 ...

Python의 Pandas 라이브러리를 사용할 때는 구조가 다른 두 데이터 프레임 사이에서 전체 열을 복사하는 방법이 일반적인 문제입니다. 두 개의 dats가 있다고 가정 해

이 기사는 Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, Tensorflow, Django, Flask 및 요청과 같은 인기있는 Python 라이브러리에 대해 설명하고 과학 컴퓨팅, 데이터 분석, 시각화, 기계 학습, 웹 개발 및 H에서의 사용에 대해 자세히 설명합니다.

Uvicorn은 HTTP 요청을 어떻게 지속적으로 듣습니까? Uvicorn은 ASGI를 기반으로 한 가벼운 웹 서버입니다. 핵심 기능 중 하나는 HTTP 요청을 듣고 진행하는 것입니다 ...

정규 표현식은 프로그래밍의 패턴 일치 및 텍스트 조작을위한 강력한 도구이며 다양한 응용 프로그램에서 텍스트 처리의 효율성을 높입니다.

파이썬에서 문자열을 통해 객체를 동적으로 생성하고 메소드를 호출하는 방법은 무엇입니까? 특히 구성 또는 실행 해야하는 경우 일반적인 프로그래밍 요구 사항입니다.

이 기사는 프로젝트 종속성 관리 및 충돌을 피하는 데 중점을 둔 Python에서 가상 환경의 역할에 대해 설명합니다. 프로젝트 관리 개선 및 종속성 문제를 줄이는 데있어 생성, 활성화 및 이점을 자세히 설명합니다.
