Question

我有一个pandas groupby对象，我是从一个更大的数据框中创建的，其中的数量被分组在一个人ID变量下，以及它是一个进入或离开的事务。下面是一个例子：

ID In_Out Amount
1 In 5
1 Out 8
2 In 4
2 Out 2
3 In 3
3 Out 9
4 Out 8

（抱歉，我不知道如何输入实际的样本数据）。请注意，有些人可能有一个或另一个（例如，他们可能有一些外出但没有任何进入）。

我想要的就是获得金额的差异，在这个人身下坍塌。所以理想的输出可能是字典或其他数据帧，包含每个人的数量差异，如下所示：

ID Difference
1 -3
2 2
3 -6
4 -8

我尝试了一些不同的方法来做到这一点，但我不确定如何在python中使用这些嵌套列表。

谢谢！

Answer 1

我们选择Out的行并将它们转换为负整数，然后使用sum（）。

import pandas as pd

s = '''\
ID In_Out Amount
1  In     5
1  Out    8
2  In     4
2  Out    2
3  In     3
3  Out    9
4  Out    8'''

# Recreate dataframe
df = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(s), sep='\s+')

# Select rows where In_Out == 'Out' and multiple by -1
df.loc[df['In_Out'] == 'Out', 'Amount'] *= -1

# Convert to dict
d = df.groupby('ID')['Amount'].sum().to_dict()
print(d)

返回：

{1: -3, 2: 2, 3: -6, 4: -8}

在python中添加嵌套列

1 个答案: