groupby和sum两列，并设置为表中的一列

Question

我有以下数据框：

import pandas as pd
data = pd.DataFrame()
data['Home'] = ['A','B','C','D','E','F']
data['HomePoint'] = [3,0,1,1,3,3]
data['Away'] = ['B','C','A','E','D','D']
data['AwayPoint'] = [0,3,1,1,0,0]

我想按列['Home'、'Away']分组，并将名称更改为Team。然后我喜欢将原点和awaypoint相加作为点的名称。

     Team      Points
      A           4
      B           0
      C           4
      D           1
      E           4
      F           3

我怎么做？我尝试了不同的方法，使用下面的帖子：Link

但我无法得到我想要的格式。

非常感谢你的建议。

谢谢

泽普。

Answer 1

您可以成对连接输入数据帧的列。然后使用groupby。求和。

# calculate number of pairs
n = int(len(df.columns)/2)+1)

# create list of pairwise dataframes
df_lst = [data.iloc[:, 2*i:2*(i+1)].set_axis(['Team', 'Points'], axis=1, inplace=False) \
          for i in range(n)]

# concatenate list of dataframes
df = pd.concat(df_lst, axis=0)

# perform groupby
res = df.groupby('Team', as_index=False)['Points'].sum()

print(res)

  Team  Points
0    A       4
1    B       0
2    C       4
3    D       1
4    E       4
5    F       3

Answer 2

一个简单的方法是创建两个由团队索引的新系列：

home = pd.Series(data.HomePoint.values, data.Home)
away = pd.Series(data.AwayPoint.values, data.Away)

然后，您想要的结果是：

home.add(away, fill_value=0).astype(int)

请注意，主客场不起作用，因为F队从未踢过客场比赛，所以会给他们造成NaN。所以我们使用系列。使用填充值=0添加（）。

一种复杂的方法是使用DataFrame。melt（）：

goo = data.melt(['HomePoint', 'AwayPoint'], var_name='At', value_name='Team')
goo.HomePoint.where(goo.At == 'Home', goo.AwayPoint).groupby(goo.Team).sum()

或者从另一个角度来看：

ooze = data.melt(['Home', 'Away'])
ooze.value.groupby(ooze.Home.where(ooze.variable == 'HomePoint', ooze.Away)).sum()