如何从pandas groupby().sum()的输出创建一个新列？

尝试从groupby计算中创建新列.在下面的代码中,我得到了每个日期的正确计算值(参见下面的组),但是当我尝试用它创建一个新列(df [‘Data4’])时,我得到了NaN.因此,我尝试在数据框中创建一个新列,其中包含所有日期的Data3总和,并将其应用于每个日期行.例如,2015-05-08是2行(总计50 5 = 55),在这个新列中,我希望在两行中都有55行.

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame

df = pd.DataFrame({'Date': ['2015-05-08', '2015-05-07', '2015-05-06', '2015-05-05', '2015-05-08', '2015-05-07', '2015-05-06', '2015-05-05'], 'Sym': ['aapl', 'aapl', 'aapl', 'aapl', 'aaww', 'aaww', 'aaww', 'aaww'], 'Data2': [11, 8, 10, 15, 110, 60, 100, 40],'Data3': [5, 8, 6, 1, 50, 100, 60, 120]})

group = df['Data3'].groupby(df['Date']).sum()

df['Data4'] = group

解决方法:

你想使用transform这将返回一个索引与df对齐的系列,这样你就可以将它添加为一个新列：

In [74]:

df = pd.DataFrame({'Date': ['2015-05-08', '2015-05-07', '2015-05-06', '2015-05-05', '2015-05-08', '2015-05-07', '2015-05-06', '2015-05-05'], 'Sym': ['aapl', 'aapl', 'aapl', 'aapl', 'aaww', 'aaww', 'aaww', 'aaww'], 'Data2': [11, 8, 10, 15, 110, 60, 100, 40],'Data3': [5, 8, 6, 1, 50, 100, 60, 120]})
​
df['Data4'] = df['Data3'].groupby(df['Date']).transform('sum')
df
Out[74]:
   Data2  Data3        Date   Sym  Data4
0     11      5  2015-05-08  aapl     55
1      8      8  2015-05-07  aapl    108
2     10      6  2015-05-06  aapl     66
3     15      1  2015-05-05  aapl    121
4    110     50  2015-05-08  aaww     55
5     60    100  2015-05-07  aaww    108
6    100     60  2015-05-06  aaww     66
7     40    120  2015-05-05  aaww    121