Pandas: Abrufen von Werten Post-Gruppe durch Summe

Question

Pandas Datenrahmen ("df") wie folgt aussieht:

    name  id   time 
1095    One  1  12:03:37.230812 
1096    Two  2  10:56:29.314745 
1097   Three  3  10:58:18.897624 
1098   Three  3  09:45:38.755116 
1099    Two  2  09:02:59.472508 
1100    One  1  12:28:38.341024 

Auf dieser, i eine Operation haben, die

df = df.groupby(by=['id'])[['time']].transform(sum).sort('time', ascending=False) 

Auf dem resultierenden ist df Ich möchte iterieren und Antwort als Name und Gesamtzeit erhalten. Wie kann ich das vom letzten df erreichen (von groupby/transform response)? So Ergebnis sollte wie folgt aussehen:

name  time 

One  24:03:37.230812 
Two  19:56:29.314745 
Three  19:58:18.897624 

Answer 1

Ich glaube, Sie Spalte timeto_timedelta zuerst konvertieren müssen.

Dann groupby durch Spalte name oder id und Aggregat sum:

df.time = pd.to_timedelta(df.time) 
df = df.groupby('name', as_index=False)['time'].sum().sort_values('time', ascending=False) 
print (df) 
    name     time 
0 One 1 days 00:32:15.571836 
1 Three 0 days 20:43:57.652740 
2 Two 0 days 19:59:28.787253 

---

df = df.groupby('id', as_index=False)['time'].sum().sort_values('time', ascending=False) 
print (df) 
    id     time 
0 1 1 days 00:32:15.571836 
2 3 0 days 20:43:57.652740 
1 2 0 days 19:59:28.787253 

Last ist möglich convert timedeltas zu seconds von total_seconds, sind ein weiteres Gespräch here:

df.time = df.time.dt.total_seconds() 
print (df) 
    id   time 
0 1 88335.571836 
2 3 74637.652740 
1 2 71968.787253