パンダ：agg値を持つgroupby分位数

Question

数値をクォンタイルでグループ化し、クォンタイルバンドに入る値の合計の列を作成しようとしています。ここでは単純化され、再現性の例です：

raw_data = {'female': [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1], 
     'male': [1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0], 
     'number': [25000, 34000, 48600, 22000, 50000, 21000, 29000, 36000]} 
df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['female', 'male', 'number']) 
df 

    female male number 
    0 0  1  25000 
    1 1  0  34000 
    2 0  1  48600 
    3 1  0  22000 
    4 0  1  50000 
    5 1  0  21000 
    6 0  1  29000 
    7 1  0  36000 

は基本的に私はこれを達成しようとしています：

pd.DataFrame(df['number'].quantile([.1, .2, .3, .4, .5])) 

    number 
0.1 21700 
0.2 23200 
0.3 25400 
0.4 28200 
0.5 31500 

しかし、このデータフレームでは、2つの新しい列を表示します。数字が対応する分位帯に該当する男性の合計と女性の合計で1つです。

は当初、私はこれが追加さ .quantile([values])と groupbyだろうと思ったし、その後 .agg({'male': 'sum', 'female':'sum'}) しかしこれは動作しません。私が達成しようとしていることさえできますか？あなたがグループを作成するために pd.qcutを使用したい

Answer 1

：

qs = pd.qcut(df.number, [0, .1, .2, .3, .4, .5, 1], ['q%d' % i for i in xrange(6)]) 
qs 

0 q2 
1 q5 
2 q5 
3 q1 
4 q5 
5 q0 
6 q4 
7 q5 
Name: number, dtype: category 
Categories (6, object): [q0 < q1 < q2 < q3 < q4 < q5] 

その後groupbyとagg

df.groupby(qs).agg({'male': 'sum', 'female':'sum'})