Question

我有一张熊猫表，我有很多贷款到期年份（任何一年可以有多笔贷款），贷款名义和贷款类型（固定利率/浮动利率）。

我想将公司的债务塔提取到数据框表中，该表看起来像：

年份，FixedRate，FloatingRate
2018年，全额固定贷款，指定年份的sumofallfloatloans。

成熟年份类型名义（MM）
0 2020固定600.0
1 2021 FIXED 750.0
2 2021 FLOATING 250.0
3 2025 FIXED 700.0

转换为
年，固定，FLOAT
2020,600,0 2021,750,250
2025 700,0

我怎么能用熊猫做到这一点？

非常感谢，托尼

Answer 1

您似乎需要groupby并汇总sum，最后通过unstack转发：

df = df.groupby(['Year', 'LoanType'])['loan notional'].sum().unstack()

Answer 2

使用pd.crosstab，pivot也可以实现这一目标： - ）

pd.crosstab(index =df['MaturityYear'],columns =df['Type'],values =df['Notional'],aggfunc=np.sum).fillna(0)
Out[877]: 
Type          FIXED  FLOATING
MaturityYear                 
2020          600.0       0.0
2021          750.0     250.0
2025          700.0       0.0

Answer 3

这是一个支点解决方案，即

df.pivot(index='Year',columns='Type',values='Notional(MM)').fillna(0)

Type  FIXED  FLOATING
Year                 
2020  600.0       0.0
2021  750.0     250.0
2025  700.0       0.0

如果需要总和，即

df.pivot_table(index='Year',columns='Type',values='Notional(MM)',aggfunc='sum').fillna(0)

pandas将groupby值转换为列名

3 个答案: