Aggregation über die Partition - pandas Dataframe

Ich bin auf der Suche nach der beste Weg, um aggregierte Werte, basierend auf einer bestimmten partition , die äquivalente

SUM(TotalCost) OVER(PARTITION BY ShopName) Earnings  ( SQL server)

Ich bin in der Lage, dies zu tun, indem Sie die folgenden Schritte in der Pandas , aber auf der Suche nach einem einheitlichen Ansatz, ich bin sicher, sollte vorhanden sein

TempDF= DF.groupby(by=['ShopName'])['TotalCost'].sum()

TempDF= TempDF.reset_index() 

NewDF=pd.merge(DF , TempDF, how='inner', on='ShopName')

Vielen Dank für das Lesen durch !

InformationsquelleAutor Ivan KR | 2016-03-10
  1. 22

    Können Sie pandas transform () - Methode innerhalb der Gruppe Aggregationen wie "OVER(partition by ...)" in SQL:

    import pandas as pd
import numpy as np

#create dataframe with sample data
df = pd.DataFrame({'group':['A','A','A','B','B','B'],'value':[1,2,3,4,5,6]})

#calculate AVG(value) OVER (PARTITION BY group)
df['mean_value'] = df.groupby('group').value.transform(np.mean)

df:
group   value   mean_value
A       1       2
A       2       2
A       3       2
B       4       5
B       5       5
B       6       5
    InformationsquelleAutor Anton Kargapolov
Schreibe einen Kommentar