Простая кросс-табуляция в pandas

Я наткнулся на pandas, и он идеально подходит для простых вычислений, которые я хотел бы сделать. У меня есть фон SAS и я думал, что он заменит proc freq - похоже, он будет масштабироваться в зависимости от того, что я могу сделать в будущем. Тем не менее, я просто не могу показаться, что у меня голова вокруг простой задачи (я не уверен, что я должен смотреть на pivot/crosstab/indexing - должен ли я иметь Panel или DataFrames и т.д....). Может ли кто-нибудь дать мне несколько указаний о том, как сделать следующее:

У меня есть два CSV файла (один для 2010 года, один для 2011 года - простые транзакционные данные) - столбцы - это категория и количество

То, что я хотел бы сделать, это получить категорию, сумму категории и частоту категории, например:

Я не могу решить, должен ли я использовать pivot/crosstab/groupby/an index и т.д. Я могу получить либо сумму, либо частоту - я не могу получить оба... Это становится немного сложнее, потому что я хотел бы сделать это месяц за месяцем, но я думаю, что если кто-то было бы так любезно указать мне на правильную технику/направление, в котором я смогу оттуда.

Ответы

Ответ 1

Предположим, что у вас есть файл с именем 2010.csv с содержимым

category,value
AB,100.00
AB,200.00
AC,150.00
AD,500.00

Затем, используя возможность применения нескольких функций агрегации, следующих за groupby, вы можете сказать:

import pandas
data_2010 = pandas.read_csv("/path/to/2010.csv")
data_2010.groupby("category").agg([len, sum])

Вы должны получить результат, который выглядит примерно так:

          value     
            len  sum
category            
AB            2  300
AC            1  150
AD            1  500

Обратите внимание, что Wes, скорее всего, придет, чтобы указать, что сумма оптимизирована и что вы, вероятно, должны использовать np.sum.

Ответ 2

v0.21 ответ

Используйте pivot_table с параметром index:

df.pivot_table(index='category', aggfunc=[len, sum])

           len   sum
         value value
category            
AB           2   300
AC           1   150
AD           1   500

<= v0.12

Это можно сделать с помощью pivot_table для заинтересованных:

In [8]: df
Out[8]: 
  category  value
0       AB    100
1       AB    200
2       AC    150
3       AD    500

In [9]: df.pivot_table(rows='category', aggfunc=[len, np.sum])
Out[9]: 
            len    sum
          value  value
category              
AB            2    300
AC            1    150
AD            1    500

Обратите внимание, что столбцы результатов иерархически индексируются. Если у вас несколько столбцов данных, вы получите такой результат:

In [12]: df
Out[12]: 
  category  value  value2
0       AB    100       5
1       AB    200       5
2       AC    150       5
3       AD    500       5

In [13]: df.pivot_table(rows='category', aggfunc=[len, np.sum])
Out[13]: 
            len            sum        
          value  value2  value  value2
category                              
AB            2       2    300      10
AC            1       1    150       5
AD            1       1    500       5

Основная причина использования __builtin__.sum vs. np.sum заключается в том, что вы получаете обработку NA из последней. Вероятно, можно перехватить встроенный Python, сейчас заметьте.