여러 개의 열을 그룹화하여 python pandas 데이터 프레임 필터링

Question

이것은 설명하기가 조금 어렵 기 때문에 나와 함께하시기 바랍니다.

이

가 어떻게 새로운 dataframe를 만들 수 있습니다 아래, 즉

1. 은 각 행에 대해, 5 개 행이 아래의 기준과 일치처럼 나는 테이블이 가정이 될 것입니다 첫 번째 행이 (200, 311) 사이에 있고 두 번째 행이 (312, 370) 사이 인 열 A의 값입니다.

2. 각 열의 3 열은 범위 사이, 즉 첫 번째 열이 (1,16) 사이의 두 번째 열과 같은 열 B의 값이됩니다.

3. 각 셀의 값, 해당 열과 행과 일치하는 C 열의 값의 합계입니다.

예 :

어떤 그림? 숫자는 무작위예요, 제 예를 따를 필요는 없습니다.

고맙습니다.

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내 솔루션은 다음 두 목록에서 행 기준 및 열 기준을 정의하기 전 새로운 dataframe에 각 셀의 값을 채우기 위해 내장 된 루프를 실행했다. 그것은 작동하지만 그 천천히,하지만 난 팬더 데이터 프레임 이후 궁금해하고, 거기에 어떤 루프없이 쿼리에서 일을해야합니다.

다시 한번 감사드립니다!

Answer 1

당신은 합계를 얻기 위해 pivot_table에 공급 한 후 그들을 당신의 범위를 얻을 수 cut을 사용하고 있습니다 :

# Setup example data. 
np.random.seed([3, 1415]) 
n = 100 
df = pd.DataFrame({ 
    'A': np.random.randint(200, 601, size=n), 
    'B': np.random.randint(1, 101, size=n), 
    'C': np.random.randint(25, size=n) 
    }) 

# Use cut to get the ranges. 
a_bins = pd.cut(df['A'], bins=[200, 311, 370, 450, 550, 600], include_lowest=True) 
b_bins = pd.cut(df['B'], bins=[1, 16, 67, 100], include_lowest=True) 

# Pivot to get the sums. 
df2 = df.pivot_table(index=a_bins, columns=b_bins, values='C', aggfunc='sum', fill_value=0) 

결과 출력 :

B   [1, 16] (16, 67] (67, 100] 
A          
[200, 311]  82  118  153 
(311, 370]  68  56   45 
(370, 450]  41  129   40 
(450, 550]  32  121   57 
(550, 600]  0  112   47 

Answer 2

정말 @root's solution처럼! 여기 pd.crosstab있어서 사용되는, 약간 수정 한 라이너 버전 :

In [102]: pd.crosstab(
    ...:  pd.cut(df['A'], bins=[200, 311, 370, 450, 550, 600], include_lowest=True), 
    ...:  pd.cut(df['B'], bins=[1, 16, 67, 100], include_lowest=True), 
    ...:  df['C'], 
    ...:  aggfunc='sum' 
    ...:) 
    ...: 
Out[102]: 
B   [1, 16] (16, 67] (67, 100] 
A 
[200, 311]  31  157  117 
(311, 370]  23  90   38 
(370, 450]  110  168   60 
(450, 550]  37  117  115 
(550, 600]  35  19   49