tablas - suma de columnas en python

Pandas group-by y sum

Question

Estoy usando este marco de datos:

Fruit   Date      Name  Number
Apples  10/6/2016 Bob    7
Apples  10/6/2016 Bob    8
Apples  10/6/2016 Mike   9
Apples  10/7/2016 Steve 10
Apples  10/7/2016 Bob    1
Oranges 10/7/2016 Bob    2
Oranges 10/6/2016 Tom   15
Oranges 10/6/2016 Mike  57
Oranges 10/6/2016 Bob   65
Oranges 10/7/2016 Tony   1
Grapes  10/7/2016 Bob    1
Grapes  10/7/2016 Tom   87
Grapes  10/7/2016 Bob   22
Grapes  10/7/2016 Bob   12
Grapes  10/7/2016 Tony  15

Quiero agregar esto por nombre y luego por fruta para obtener un número total de frutas por nombre.

Bob,Apples,16 ( for example )

Intenté agrupar por nombre y fruta, pero ¿cómo obtengo la cantidad total de fruta?

Answer 1

Las otras dos respuestas logran lo que quieres.

Puede usar la funcionalidad de pivot para organizar los datos en una buena tabla

df.groupby([''Fruit'',''Name''],as_index = False).sum().pivot(''Fruit'',''Name'').fillna(0)



Name    Bob     Mike    Steve   Tom    Tony
Fruit                   
Apples  16.0    9.0     10.0    0.0     0.0
Grapes  35.0    0.0     0.0     87.0    15.0
Oranges 67.0    57.0    0.0     15.0    1.0

Answer 2

Puede configurar la columna groupby para index luego usar sum con level

df.set_index([''Fruit'',''Name'']).sum(level=[0,1])
Out[175]: 
               Number
Fruit   Name         
Apples  Bob        16
        Mike        9
        Steve      10
Oranges Bob        67
        Tom        15
        Mike       57
        Tony        1
Grapes  Bob        35
        Tom        87
        Tony       15

Answer 3

Si desea mantener las columnas originales Fruit and Name , use reset_index() . De lo contrario, Fruit and Name pasará a formar parte del índice.

df.groupby([''Fruit'',''Name''])[''Number''].sum().reset_index()

Fruit   Name       Number
Apples  Bob        16
Apples  Mike        9
Apples  Steve      10
Grapes  Bob        35
Grapes  Tom        87
Grapes  Tony       15
Oranges Bob        67
Oranges Mike       57
Oranges Tom        15
Oranges Tony        1

Como se ve en las otras respuestas:

df.groupby([''Fruit'',''Name''])[''Number''].sum()

               Number
Fruit   Name         
Apples  Bob        16
        Mike        9
        Steve      10
Grapes  Bob        35
        Tom        87
        Tony       15
Oranges Bob        67
        Mike       57
        Tom        15
        Tony        1

Answer 4

También puedes usar la función agg,

df.groupby([''Name'', ''Fruit''])[''Number''].agg(''sum'')

Answer 5

usa el método sum()

df.groupby([''Fruit'',''Name'']).sum()

Out[31]: 
               Number
Fruit   Name         
Apples  Bob        16
        Mike        9
        Steve      10
Grapes  Bob        35
        Tom        87
        Tony       15
Oranges Bob        67
        Mike       57
        Tom        15
        Tony        1

Answer 6

df.groupby([''Fruit'',''Name''])[''Number''].sum()

Puede seleccionar diferentes columnas para sumar números.