[PYTHON] Funktion zum Zurückgeben mehrerer Spalten an einzelne Spalten in DataFrame

Funktionsfunktion

Ein solcher mehrspaltiger Datenrahmen

In einen einzelnen Spaltendatenrahmen konvertieren.

Nützliche Szene

• Reparieren Sie die mehreren Spalten von Python in einzelne Spalten. --multi-Spalten sind beim Zusammenführen etwas unpraktisch.
• Der durch df.groupby ("hoge"). Agg ("A": {"sum", "mean"]}) aggregierte Wert wird zu mehreren Spalten, daher habe ich ihn beim Verbinden verwendet. ――Ich hatte das Gefühl, dass eine Funktion vorhanden ist, aber ich konnte sie nicht finden, als ich danach suchte ... Bitte lassen Sie mich wissen, wenn Sie ein Experte sind.

Mehrspaltige Referenz

--Wählen Sie eine Zeile / Spalte aus pandas MultiIndex aus und extrahieren Sie sie: https://note.nkmk.me/python-pandas-multiindex-indexing/

• Umgang mit Pandas mehrspaltigen Tipps: https://qiita.com/tenajima/items/55bb8b5843690d464225

Tatsächlicher Code

python

#Eine Funktion, die die Spaltennamen in der ersten und zweiten Zeile von df in verkettete Spaltennamen konvertiert
def rename_multicol(df):
    df_col=df.columns #Spaltennamen kopieren
    df = df.T.reset_index(drop=False).T #Spaltennamen einmal zurücksetzen
    for  i in range(df.shape[1]): #Neu definierter Spaltenname
        rename_col = {i:"".join(df_col[i])}
        df = df.rename(columns = rename_col)     
    df = df.drop(["level_0","level_1"],axis=0)
    return df

Hier ist ein Beispiel für die tatsächliche Verwendung dieser Funktion.

python

company_list =["A","B","C","D","E","F","G"]
pref_list = ["Tokio","Okinawa", "Tokio", "Kanagawa", "Kanagawa", "Tokio", "Okinawa"]
num_list = [10,3,6,4,5,7,2]

df = pd.DataFrame({"Name der Firma":company_list,
                   "Präfekturen":pref_list,
                   "Anzahl der Personen":num_list})

#Berechnen Sie die Gesamtzahl und die durchschnittliche Anzahl der Personen
number_df = df.groupby("Präfekturen",as_index=False).agg({"Anzahl der Personen":["sum","mean"]})

#In einzelne Spalte konvertieren
number_df_rename = rename_multicol(number_df)

Angenommen, Sie möchten die Gesamtzahl und den Durchschnitt der Anzahl der Personen für jede Präfektur von df aggregieren. 'df.groupby ("Präfektur", as_index = False) .agg ({"Anzahl der Personen": ["Summe", "Mittelwert"]})' wird zum gleichzeitigen Zählen verwendet.

Number_df nach der Aggregation. Die Anzahl der Personen sowie Summe und Mittelwert sind mehrere Spalten.

Number_df_rename wird mit der Funktion rename_multicol in einzelne Spalten konvertiert. Jetzt können Sie es mit einem anderen Datenrahmen mit dem Status als Schlüssel kombinieren.

Am Ende

Zunächst suchte ich nach "Mehrere Spalten abbrechen", ohne mehrere Spalten zu kennen ... Es ist praktisch, die Tabelle alleine zu sagen, aber es war schwierig, mit der Verknüpfung umzugehen.