Python Pandas có điều kiện tiền

Question

Sử dụng dữ liệu mẫu:

df = pd.DataFrame({'key1' : ['a','a','b','b','a'], 
       'key2' : ['one', 'two', 'one', 'two', 'one'], 
       'data1' : np.random.randn(5), 
       'data2' : np. random.randn(5)}) 

df

data1  data2  key1 key2 
0 0.361601 0.375297 a one 
1 0.069889 0.809772 a two 
2 1.468194 0.272929 b one 
3 -1.138458 0.865060 b two 
4 -0.268210 1.250340 a one 

Tôi đang cố gắng tìm ra cách để nhóm dữ liệu bằng key1 và tổng chỉ các giá trị data1 nơi khóa2 bằng ' một'.

Đây là những gì tôi đã cố gắng

def f(d,a,b): 
    d.ix[d[a] == b, 'data1'].sum() 

df.groupby(['key1']).apply(f, a = 'key2', b = 'one').reset_index() 

Nhưng điều này mang lại cho tôi một dataframe với 'Không' đánh giá cao

index key1 0 
0  a  None 
1  b  None 

Bất kỳ ý tưởng ở đây? Tôi đang tìm kiếm tương đương Pandas của SQL sau:

SELECT Key1, SUM(CASE WHEN Key2 = 'one' then data1 else 0 end) 
FROM df 
GROUP BY key1 

FYI - Tôi đã nhìn thấy conditional sums for pandas aggregate nhưng không thể thay đổi câu trả lời cung cấp đó để làm việc với khoản tiền hơn là số lượng.

Cảm ơn trước

Answer 1

groupby Đầu tiên cột key1:

In [11]: g = df.groupby('key1') 

và sau đó cho từng nhóm lấy subDataFrame nơi khóa2 bằng 'một' và tổng cột data1:

In [12]: g.apply(lambda x: x[x['key2'] == 'one']['data1'].sum()) 
Out[12]: 
key1 
a  0.093391 
b  1.468194 
dtype: float64 

Để giải thích những gì đang diễn ra, hãy xem nhóm 'a':

In [21]: a = g.get_group('a') 

In [22]: a 
Out[22]: 
     data1  data2 key1 key2 
0 0.361601 0.375297 a one 
1 0.069889 0.809772 a two 
4 -0.268210 1.250340 a one 

In [23]: a[a['key2'] == 'one'] 
Out[23]: 
     data1  data2 key1 key2 
0 0.361601 0.375297 a one 
4 -0.268210 1.250340 a one 

In [24]: a[a['key2'] == 'one']['data1'] 
Out[24]: 
0 0.361601 
4 -0.268210 
Name: data1, dtype: float64 

In [25]: a[a['key2'] == 'one']['data1'].sum() 
Out[25]: 0.093391000000000002 

Nó có thể là một chút dễ dàng hơn/rõ ràng hơn để làm điều này bằng cách hạn chế dataframe để chỉ những người có khóa2 bằng một đầu tiên:

In [31]: df1 = df[df['key2'] == 'one'] 

In [32]: df1 
Out[32]: 
     data1  data2 key1 key2 
0 0.361601 0.375297 a one 
2 1.468194 0.272929 b one 
4 -0.268210 1.250340 a one 

In [33]: df1.groupby('key1')['data1'].sum() 
Out[33]: 
key1 
a  0.093391 
b  1.468194 
Name: data1, dtype: float64