パンダグループIは、入力されたデータフレームを有する

Question

特定の列を選択しにより、私のグループがITEM_ID使用した後にのみここre_order = 1としてつの列データを選択し、次いで、別の列を有していなければならない方法

df_orders = pd.DataFrame({'item_id': [1, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 7, 8], 
         're_order':[0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0], 
         'count':[27, 49, 3, 1, 6, 8, 14, 1, 1, 6] }, 
         columns=['item_id', 're_order', 'count']) 
or 

    item_id re_order count 
0  1   0  27 
1  1   1  49 
2  2   0  3 
3  2   1  1 
4  3   1  6 
5  4   0  8 
6  4   1  14 
7  5   1  1 
8  7   1  1 
9  8   0  6 
10  8   1  7 

総数？

マイ所望の出力

item_id reor_count tot_count 
0  1   49   76 
1  2   1   4 
2  3   6   6 
3  4   14   22 
4  5   1   1 
5  7   1   1 
6  8   7   13 

私は

df_orders_tot_count = df_orders.groupby('item_id')['count'].agg(['sum']).rename(columns={'sum': 'tot_count'}).reset_index() 

     item_id tot_count 
0   1   76 
1   2   4 
2   3   6 
3   4   22 
4   5   1 
5   7   1 
6   8   13 

を使用して合計カウント（tot_count）を見つけることができていますが、Python的な方法を使用してreor_count列を生成するための難しさを持っています。どんな助けもありがとう！

Answer 1

あなたはcountでre_orderを乗じてre_order列を事前計算して、groupby.sumを行うことができます。

(df_orders.assign(re_order = df_orders['re_order'] * df_orders['count']) 
.groupby('item_id', as_index=False).sum()) 

# item_id re_order count 
#0  1  49  76 
#1  2  1   4 
#2  3  6   6 
#3  4  14  22 
#4  5  1   1 
#5  7  1   1 
#6  8  0   6 

名前を変更した列名好む場合：

(df_orders.assign(re_order = df_orders['re_order'] * df_orders['count']) 
.groupby('item_id', as_index=False).sum() 
.rename(columns={'re_order': 'reor_count', 'count': 'tot_count'})) 

Answer 2

をあなたはこの

df.sort_values(['item_id','re_order']).groupby(['item_id'])['count'].agg({'count':'sum','re_order':'last'}) 
Out[244]: 
     re_order count 
item_id     
1    49  76 
2    1  4 
3    6  6 
4    14  22 
5    1  1 
7    1  1 
8    6  6 

を試すことができます