列が同じ値に従う場合に行の合計を取得する方法は？

debugcn 投稿 Dev

スーリヤ・ラウル

私は次のようなデータセットを持っています：

 time(secs) setup
     40     setup1
     30     setup1       
     20     setup1
     10     setup2
     20     setup2 
     10     setup1
     30     setup1
     30     setup2
     40     setup2
     10     setup3
     20     setup3

次のような値にpandas dataframe応じて、行の合計を取得したいと思いsetupます。

  time(secs)  setup
    90        setup1
    30        setup2
    40        setup1
    70        setup2
    30        setup3

しかし、groupby()関数を使用することによって：

  df.groupby(['setup']).sum()

私は次のように結果を得ています：

  setup      time 

  setup1      130 
  setup2      100
  setup3       30

この問題の解決にご協力ください...

ありがとうございました！！！

ジェズリール

GROUPBYと集計sumでfirstヘルパーによってSeriesによってcumsumによって比較したのshiftと：Series.ne (!=)

df1 = (df.groupby(df['setup'].ne(df['setup'].shift()).cumsum(), as_index=False)
         .agg({'time(secs)':'sum', 'setup':'first'}))
print (df1)
   time(secs)   setup
0          90  setup1
1          30  setup2
2          40  setup1
3          70  setup2
4          30  setup3

詳細：

print (df['setup'].ne(df['setup'].shift()).cumsum())
0     1
1     1
2     1
3     2
4     2
5     3
6     3
7     4
8     4
9     5
10    5
Name: setup, dtype: int32

新しい列を使用した同様のソリューション：

df['groups'] = df['setup'].ne(df['setup'].shift()).cumsum()
print (df)
    time(secs)   setup  groups
0           40  setup1       1
1           30  setup1       1
2           20  setup1       1
3           10  setup2       2
4           20  setup2       2
5           10  setup1       3
6           30  setup1       3
7           30  setup2       4
8           40  setup2       4
9           10  setup3       5
10          20  setup3       5

df1 = (df.groupby('groups')
         .agg({'time(secs)':'sum', 'setup':'first'})
         .reset_index(drop=True))

df1 = (df.groupby(['groups', 'setup'])['time(secs)'].sum()
         .reset_index(level=0, drop=True)
         .reset_index())

print (df1)
   time(secs)   setup
0          90  setup1
1          30  setup2
2          40  setup1
3          70  setup2
4          30  setup3

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