Панди підсумовуються за групами, але виключають певні стовпці

Який найкращий спосіб зробити групування на фреймі даних Pandas, але виключити деякі стовпці з цієї групи? наприклад, у мене є такий фрейм даних:

Code   Country      Item_Code   Item    Ele_Code    Unit    Y1961    Y1962   Y1963
2      Afghanistan  15          Wheat   5312        Ha      10       20      30
2      Afghanistan  25          Maize   5312        Ha      10       20      30
4      Angola       15          Wheat   7312        Ha      30       40      50
4      Angola       25          Maize   7312        Ha      30       40      50

Я хочу згрупувати за стовпчиком Country і Item_Code і обчислити лише суму рядків, що потрапляють під стовпці Y1961, Y1962 та Y1963. Отриманий фрейм даних повинен виглядати так:

Code   Country      Item_Code   Item    Ele_Code    Unit    Y1961    Y1962   Y1963
2      Afghanistan  15          C3      5312        Ha      20       40       60
4      Angola       25          C4      7312        Ha      60       80      100

Зараз я роблю це:

df.groupby('Country').sum()

Однак це також додає значення в стовпці Item_Code. Чи можу я якось вказати, які стовпці включати в sum()операцію, а які виключати?

Ви можете вибрати стовпці групи за допомогою:

In [11]: df.groupby(['Country', 'Item_Code'])[["Y1961", "Y1962", "Y1963"]].sum()
Out[11]:
                       Y1961  Y1962  Y1963
Country     Item_Code
Afghanistan 15            10     20     30
            25            10     20     30
Angola      15            30     40     50
            25            30     40     50

Зверніть увагу, що переданий список повинен бути підмножиною стовпців, інакше ви побачите KeyError.

aggФункція зробить це для вас. Передайте стовпці та функціонуйте як dict зі стовпцем, вивід:

df.groupby(['Country', 'Item_Code']).agg({'Y1961': np.sum, 'Y1962': [np.sum, np.mean]})  # Added example for two output columns from a single input column

Тут відображатимуться лише група за стовпцями та вказані сукупні стовпці. У цьому прикладі я включив дві функції agg, застосовані до 'Y1962'.

Щоб отримати саме те, що ви сподівалися побачити, включіть інші стовпці до групи за та застосуйте суми до змінних Y у кадрі:

df.groupby(['Code', 'Country', 'Item_Code', 'Item', 'Ele_Code', 'Unit']).agg({'Y1961': np.sum, 'Y1962': np.sum, 'Y1963': np.sum})

Якщо ви шукаєте більш узагальнений спосіб застосувати до багатьох стовпців, ви можете створити список назв стовпців і передати його як індекс згрупованого кадру даних. У вашому випадку, наприклад:

columns = ['Y'+str(i) for year in range(1967, 2011)]

df.groupby('Country')[columns].agg('sum')