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1 求助: 用3列组合来分组, 另2列聚合时作不同的计算方法

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源表
型号	规格	版本	数量	库存均价
A	H	T	2	15
A	H	T	1	10
A	H	K	1	5
A	H	K	3	10
B	H	K	5	3

结果:
型号	规格	版本	数量	库存均价
A	H	T	2	13.33
A	H	K	4	8.75
B	H	K	5	3

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6 个回答

帅哥淦 2021-09-23 22:14

樓主，以下為我的代碼，不知道是不是你要的，獻醜了

# 型號，規格，版本
model = ['A', 'B']
specification = ['H']
version = ['T', 'K']
# 創建字典
something = {}
for m in model:
for s in specification:
for v in version:
something[''.join([m, s, v])] = [0, 0]
# 資料輸入
data = [('AHT', 2, 15), ('AHT', 1, 10), ('AHK', 1, 5), ('AHK', 3, 10), ('BHK', 5, 3)]
for d in data:
something[d[0]][0] += d[1]
something[d[0]][1] += (d[1]*d[2])
key = something.keys()
for k in key:
try:
something[k][1] = something[k][1]/something[k][0]
except:
pass
# 輸出結果 = {'型號規格版本': [數量, 庫存均價]}
print(something) # 列印出：{'AHT': [3, 13.333333333333334], 'AHK': [4, 8.75], 'BHT': [0, 0], 'BHK': [5, 3.0]}

复制代码

毒药小哥 2021-09-23 22:14

#谢谢老师的回复, 我想要的结果, 是直接的表格, 可以直接写到excel的结果,  并且型号, 规格, 版本,  不能合并在一个单元格, 要分列显示, 我是需要写到#excel中去的,  最终得到就是结果的表格形式,  我想得到的不但是结果,  还包含了表格的形式.  我下面的代码, 正好达到了我所要求的,  正确结果和表格#形式, 但是我感觉,  虽然结果正确, 但是我写的代码可能不太科学, 再次请问下老师第1点: 优化的代码应该怎么写 ..  第2点,  得到的结果打印出来, 第2行前面2列未显示,  如何让它正常显示

df=pd.DataFrame({'型号':['A','A','A','A','B',],
                  '规格':['H','H','H','H','H'],
                  '版本':['T','T','K','K','K'],
                  '数量':[2,1,1,3,5],
                  '均价':[15,10,5,10,3]})
print(df)
#求加权平均数的函数
def jj(x):
x['均价']=np.average(x['均价'],weights=x['数量'])
return x
df1=df.groupby(['型号','规格','版本']).apply(jj)  #不合并行,按分组计算加权平均价写到每行
df1=df1.groupby(['型号','规格','版本','均价']).agg({'数量':np.sum})
#df1=df1.groupby(['型号','规格','版本']).agg({'数量':np.sum,'均价':'jj'})  #想用此句代替上面2句,但出错
print(df1)

型号规格版本  数量  均价
0  A  H  T 2  15
1  A  H  T 1  10
2  A  H  K 1 5
3  A  H  K 3  10
4  B  H  K 5 3
                  数量
型号规格版本均价
A  H  K  8.750000 4
   T  13.333333 3
B  H  K  3.000000 5

Bertha02 2021-09-23 22:14

谢谢老师的回复, 结果是正确的,  就是显示的格式希望所有的信息都在一张表格体现出来, 我下面这段代码得到的结果就是希望的结果, 但是是我拼凑起的, 应该代码可以再优化,  老师能否把我下面代码精简优化下,

df=pd.DataFrame({'型号':['A','A','A','A','B',],
                  '规格':['H','H','H','H','H'],
                  '版本':['T','T','K','K','K'],
                  '数量':[2,1,1,3,5],
                  '均价':[15,10,5,10,3]})
def jj(x):  #加权平均
x['均价']=np.average(x['均价'],weights=x['数量']);return x
df1=df.groupby(['型号','规格','版本']).apply(jj)          #不合并行,按分组计算加权平均价写到每行
df1=df1.groupby(['型号','规格','版本','均价'],as_index=False).agg({'数量':np.sum})
print(df1)

韩东阳 2021-09-23 22:14

我就是想以型号,规格,版本, 三列进行分组, 对剩下的2列做不同的运算, 数量的列求和, 对均价的列求加权平均数, 加权平均数= (数量*均价).sum /数量.sum 想用下面一句代码实现, 但是失败,才刚学习的小白不清楚错在哪里, 就另外拼凑了上面的代码得到了结果, 确实也是想要的结果和表格格式, 请教大师如何精简代码达到同样的结果和表格格式
df1=df.groupby(['型号','规格','版本'],as_index=False).agg({'数量':np.sum,'均价':lambda g:np.average(g['单价'],weights=g['数量'])})

秋叶 2021-09-23 22:14

樓主，因為pandas並不是我的強項，所以關於第一點我沒有辦法幫你優化或簡化，不好意思。第二點，關於無法顯示前2行，我用你的代碼沒有問題，可以顯示，有可能個人電腦作業系統不一樣關係吧，你可以試試多加兩行代碼試試：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'型号':['A','A','A','A','B',],
'规格':['H','H','H','H','H'],
'版本':['T','T','K','K','K'],
'数量':[2,1,1,3,5],
'均价':[15,10,5,10,3]})
def jj(x): #加权平均
x['均价']=np.average(x['均价'],weights=x['数量']);return x
df1=df.groupby(['型号','规格','版本']).apply(jj) #不合并行,按分组计算加权平均价写到每行
df1=df1.groupby(['型号','规格','版本','均价'],as_index=False).agg({'数量':np.sum})
# 因為中文字幕不能和英文字母真正對齊的，增加這兩行代碼便可對齊列表，前面兩行應該可以顯示
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True)
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
print(df1)

复制代码

增加2行代碼
前：

型号规格版本均价数量
0 A H K 8.750000 4
1 A H T 13.333333 3
2 B H K 3.000000 5

复制代码

後：

型号规格版本均价数量
0 A H K 8.750000 4
1 A H T 13.333333 3
2 B H K 3.000000 5

复制代码

如果再不能，試試多加：

pd.set_option('display.max_columns', 1000)
pd.set_option('display.width', 1000)
pd.set_option('display.max_colwidth', 1000)

复制代码

泡泡鱼 2021-09-23 22:14

谢谢老师的回复和指点 , 辛苦了, 感谢!

1 求助: 用3列组合来分组, 另2列聚合时作不同的计算方法

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