如何在熊猫中分组和计算

Question

我有df如下customer class  scoreA          a      10A          b      20B          a      40B          b      50我想像这样分组，转换和计算。customer  score(b-a)A           10B           10我不知道如何计算。df.groupby(df.customer)如果有人经历过这样的聚合，请告诉我。谢谢

Answer 1

您可以使用@HenryYik的评论，也可以使用：pivot

(df.pivot(index='customer', columns='class', values='score')

   .assign(score=lambda x: x['b']-x['a'])

)

输出：

class      a   b  score

customer               

A         10  20     10

B         40  50     10

Answer 2

替代解决方案，按客户分组并应用自定义功能

def get_score(temp):

    map_score = dict(zip(temp['class'], temp['score'])) # mapping of class and score for each customer

    return map_score['b'] - map_score['a']

df.groupby("customer").apply(get_score)

这将导致预期的答案。