Упростить коды для pandas groupby().agg()

У меня есть фрейм данных, который я пытаюсь сгруппировать и получить сумму для нескольких столбцов, для которых у меня есть код ниже:

df=df.groupby(['year','month']).agg({'A':['sum'],'B':['sum'],'C':['sum'],'D':['sum']})

Есть ли способ изменить аргументы в agg() для перебора списка? Я пытаюсь что-то вроде этого, но, очевидно, это не работает.

col=['A','B','C','D']
df=df.groupby(['year','month']).agg({c for c in col})

Большое спасибо!

df.groupby(['year','month'])[col].sum() должен сделать это, если col=['A','B','C','D'] как вы включили в свой код, так по существу df.groupby(['year','month'])[['A','B','C','D']].sum()

— 11.12.2020 23:13

python pandas

11.12.2020 23:11

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

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

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

Алиса и Боб имеют неориентированный граф из n узлов и трех типов ребер:

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

Как веб-разработчик, Python может стать мощным инструментом для создания эффективных и масштабируемых веб-приложений.

111

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Вы очень близки. Обратите внимание, что вы переходите в agg() набор, а не словарь. В словаре есть пара key: value вместо value.

df=df.groupby(['year','month']).agg({c: ['sum'] for c in df.columns})

Потому что:

{c: ['sum'] for c in df.columns}
>>> {'A':['sum'],'B':['sum'],'C':['sum'],'D':['sum']}

В отличие от того, что вы написали:

{c for c in df.columns}  # you iterated over cols, probably forgot cols=df.columns before. Changed it to df.columns here
>>> {'A', 'B', 'C', 'D'}

Редактировать: Я также предполагаю, что вы не заинтересованы в суммировании всех ваших столбцов, а только от «A» до «D». Если это действительно ваше намерение, как указано в других комментариях под вашим вопросом, вы можете просто сделать: