Wie füge ich nach einer groupby().sum()-Operation korrekt eine neue Spalte zu einem Pandas-DataFrame hinzu?

Erstellen einer neuen Spalte aus der Ausgabe von pandas groupby().sum()

Beim Durchführen einer Berechnung für eine Spalte in einem Pandas DataFrame mithilfe von groupby() Funktion ist es oft notwendig, die Ergebnisse wieder in den DataFrame zu integrieren. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, besteht darin, eine neue Spalte basierend auf den gruppierten Berechnungen zu erstellen.

Im bereitgestellten Beispiel besteht das Ziel darin, eine neue Spalte, Data4, zu erstellen, die die Summe der Data3-Spalte für jedes Datum enthält .

Der vorgestellte Code versucht, die gruppierten Ergebnisse direkt der neuen Spalte zuzuordnen, liefert jedoch NaN-Werte. Um dieses Problem zu beheben, sollte stattdessen die Methode transform() verwendet werden:

df['Data4'] = df['Data3'].groupby(df['Date']).transform('sum')

Die Methode transform() gibt eine Reihe zurück, die am Index des DataFrame ausgerichtet ist, sodass diese direkt als neue Spalte hinzugefügt werden kann . Der Parameter „sum“ gibt die Berechnung an, die wir durchführen möchten.

Der aktualisierte Code unten zeigt die korrekte Anwendung von transform():

import pandas as pd

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')

print(df)

Die Ausgabe des geänderten Codes berechnet korrekt Summe von Data3 für jedes Datum und fügt die Ergebnisse dem DataFrame als neue Spalte Data4:

         Date   Sym  Data2  Data3  Data4
0  2015-05-08  aapl     11      5     55
1  2015-05-07  aapl      8      8    108
2  2015-05-06  aapl     10      6     66
3  2015-05-05  aapl     15      1    121
4  2015-05-08  aaww    110     50     55
5  2015-05-07  aaww     60    100    108
6  2015-05-06  aaww    100     60     66
7  2015-05-05  aaww     40    120    121

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