Python Groupby и сюжет

С помощью следующей группы, как я могу в конечном итоге сгруппировать данные, чтобы я мог построить цену (ось x) и размер (ось y) при повторении каждого символа и обмена? Спасибо.

df_group = df.groupby(['symbol','exchange','price'])["size"].sum()

symbol  exchange  price  
AAPL    ARCA      154.630     800
                  154.640     641
                  154.650     100
                  154.660     300
                  154.670     400
                  154.675     100
                  154.680     300
                  154.690    1390
                  154.695     100
                  154.700     360
                  154.705     100
                  154.710     671
                  154.720     190
                  154.725     100
                  154.730     400
...
XOM     PSX       80.67                                                 1300
                  80.68                                                 2721
                  80.69                                                 1901
                  80.7                                                   700
                  80.71                                                  800
                  80.72                                                  200
                  80.73                                                  700
                  80.74                                                  500
                  80.75                                                  600
                  80.76                                                  300
                  80.77                                                  900
                  80.78                                                  100
                  80.79                                                 1000
                  80.8                                                  1000
symbol  exch      price    sizesizesizesizesizesizesizesizesizesizesizesi...

Меня беспокоит наличие symbol exch price sizesizesizesizesizesizesizesizesizesizesizesi... в ваших данных.

cs95 17.04.2018 03:03

Спасибо! Знаете ли вы, как лучше суммировать размер и цену обмена символа?

Franklin 17.04.2018 03:05

Я мог бы дать вам точный ответ с некоторыми примерами данных ;-)

cs95 17.04.2018 03:16
Почему в Python есть оператор "pass"?
Почему в Python есть оператор "pass"?
Оператор pass в Python - это простая концепция, которую могут быстро освоить даже новички без опыта программирования.
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Некоторые методы, о которых вы не знали, что они существуют в Python
Python - самый известный и самый простой в изучении язык в наши дни. Имея широкий спектр применения в области машинного обучения, Data Science,...
Основы Python Часть I
Основы Python Часть I
Вы когда-нибудь задумывались, почему в программах на Python вы видите приведенный ниже код?
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
LeetCode - 1579. Удаление максимального числа ребер для сохранения полной проходимости графа
Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
Оптимизация кода с помощью тернарного оператора Python
И последнее, что мы хотели бы показать вам, прежде чем двигаться дальше, это
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Советы по эффективной веб-разработке с помощью Python
Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.
2
3
101
1

Ответы 1

вы можете использовать агрегатные функции

fun = {'symbol':{'size':'count'} 
df_group = df.groupby(['symbol','exchange','price']).agg(fun).reset_index()
df_group.columns=df_group.columns.droplevel(1)
df_group

Другие вопросы по теме