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python - pandas groupby 使用字典值，应用 sum

问题描述

我有一个默认字典：

dd = defaultdict(list,
        {'Tech': ['AAPL','GOOGL'],
         'Disc': ['AMZN', 'NKE']  }

和一个看起来像这样的数据框：

         AAPL AMZN GOOGL NKE
1/1/10   100  200  500   200
1/2/10   100  200  500   200
1/310    100  200  500   200

我想要的输出是根据字典的值对数据框求和，键为列：

         TECH DISC 
1/1/10   600  400 
1/2/10   600  400  
1/3/10   600  400

pandas groupby 文档说，如果您传递字典，它会执行此操作，但我最终得到的是使用以下代码的空 df：

df.groupby(by=dd).sum()   ##returns empty df

标签： pythonpandas

解决方案

以正确的方式创建dict，您可以使用bywithaxis=1

# map each company to industry
dd_rev = {w: k for k, v in dd.items() for w in v}
# {'AAPL': 'Tech', 'GOOGL': 'Tech', 'AMZN': 'Disc', 'NKE': 'Disc'}

# group along columns
df.groupby(by=dd_rev,axis=1).sum() 

Out[160]: 
        Disc  Tech
1/1/10   400   600
1/2/10   400   600
1/310    400   600

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