У меня есть фрейм данных с записями, которые имеют одинаковое значение, я хотел бы получить их в одной строке (и столбце). Мой макет DF:
my = pd.DataFrame(
{'fruit': ['Apple', 'Banana', 'Pomme', 'aeble', 'Banan', 'Orange', 'Apelsin'],
'bites': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4]})
И что бы я хотел, чтобы это было:
Самое близкое, что я получил, это
my.loc['Apple'] +=my.loc['Pomme'] += my.loc['aeble']
Но мне интересно, есть ли более легкий путь.
2 ответа
Если у вас есть dict сопоставления всех значений fruit на один язык, вы можете использовать groupby и map с функциями agg join и sum:
d = {'Apple': 'Apple',
'Banana': 'Banana',
'Pomme': 'Apple',
'aeble': 'Apple',
'Banan': 'Banana',
'Orange': 'Orange',
'Apelsin': 'Orange'
}
my.groupby(my['fruit'].map(d)).agg({'fruit': lambda x: ', '.join(x),
'bites': 'sum'})
[вне]
fruit bites
fruit
Apple Apple, Pomme, aeble 5
Banana Banana, Banan 4
Orange Orange, Apelsin 7
Одним из способов создания сопоставления dict может быть использование googletrans пакет:
from googletrans import Translator
translator = Translator()
d = {x.origin: x.text for x in translator.translate(my['fruit'].unique().tolist())}
[вне]
{'Apple': 'Apple',
'Banana': 'Banana',
'Pomme': 'Apple',
'aeble': 'aeble',
'Banan': 'Banana',
'Orange': 'Orange',
'Apelsin': 'Orange'}
Как видите, он не идеален, но даст вам преимущество, вместо того, чтобы создавать полностью вручную.
Альтернативой может быть создание третьего столбца для идентификации вашего фрукта, а затем группировка:
my = pd.DataFrame(
{'fruit': ['Apple', 'Banana', 'Pomme', 'aeble', 'Banan', 'Orange', 'Apelsin'],
'bites': [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4]})
#Create new column
my['Type Fruit'] = ['Apple', 'Bannana', 'Apple', 'Apple', 'Bannana', 'Orange', 'Orange']
# Group by fruit type
fruit_type = my.groupby(['Type Fruit'])['bites'].agg('sum')
In [1] : print(fruit_type )
Out[1] : Type Fruit
Apple 5
Bannana 4
Orange 7
Идея @Chris использовать Google Translate также может быть использована в этом методе для создания третьего столбца:
from googletrans import Translator
translator = Translator()
my['Type Fruit'] = [x.text for x in translator.translate(my['fruit'].unique().tolist())]
# Group by fruit type
fruit_type = my.groupby(['Type Fruit'])['bites'].agg('sum')