[Pandas] 分组比例计算求和

山茶花开时。

已于 2023-05-22 22:04:23 修改

阅读量1.6k

点赞数 2

分类专栏： Pandas 文章标签： pandas python 数据分析

于 2022-08-01 22:38:02 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Hudas/article/details/126092034

版权

Pandas 专栏收录该内容

56 篇文章

订阅专栏

这篇博客介绍了如何使用Pandas库在Python中处理数据分组，计算加权平均值并进行求和操作。具体步骤包括数据分组、计算总和、创建权重、应用权重计算加权值，最后对加权值进行汇总。示例代码展示了对'CPN'字段分组，基于'po_line_qty'和'actual_ct2r'计算'Weighted(QTY)CT2R'，然后对每个'CPN'的加权值求和。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

问题:在最近的需求开发中，有这么个分组比例计算求和问题，根据字段'CPN'进行分组，计算每一笔PO Line Actual CT2R * line 数量比重，取名为'Weighted(QTY)CT2R'，再根据相同的'CPN'对每行'Weighted(QTY)CT2R'值进行汇总求和得到总的'Weighted(QTY)CT2R'值，如下图填充色为黄色的单元格即是我们所需要的目标值

具体计算逻辑如下:

用Pandas代码实现上述需求如下所示:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['01-0989',10,90],
                   ['01-0989',10,90],
                   ['01-0989',10,90],
                   ['01-0989',10,90],
                   ['01-0989',10,90],
                   ['01-0989',10,90],
                   ['01-0989',10,90],
                   ['01-0989',10,90],
                   ['01-0989',10,90],
                   ['01-0989',200,50],
                   ['02-0437',20,80],
                   ['02-0437',20,80],
                   ['02-0437',20,80]
                  ],columns = ['cpn','po_line_qty','actual_ct2r'])

# 根据字段'cpn'进行分组,对字段'po_line_qty'中的值进行求和,取名为total
total = df.groupby('cpn').agg({'po_line_qty':sum}).reset_index()
# 将字段'po_line_qty'更名为'total_po_line_qty'
total = total.rename(columns = {'po_line_qty':'total_po_line_qty'})
# df表与total表根据字段'cpn'进行左连接,取名为new_res
new_res = pd.merge(df,total,how='left',on='cpn')

def weighted_qty_ct2r(row):
    scale = row['po_line_qty'] / row['total_po_line_qty']
    weighted_qty_ct2r = scale * row['actual_ct2r']
    return weighted_qty_ct2r

# 生成字段'weighted_qty_ct2r'
new_res['weighted_qty_ct2r'] = new_res.apply(lambda row:weighted_qty_ct2r(row), axis=1)
# 根据字段'cpn'进行分组,对字段'weighted_qty_ct2r'中的值进行求和,取名为df_result
df_result = new_res.groupby('cpn').agg({'weighted_qty_ct2r':sum})

total

new_res

df_result