Erstelle Spalte unter zwei Bedingungen mit Pandas

Question

Ich benutze Pandas, um einige Analyseübungen durchzuführen. Ich möchte eine neue Spalte erstellen, dass der Wert die Summe von zwei Zeilen ist. Der ursprüngliche Datensatz wird wie folgt ...

Admit  Gender Dept Freq 
0 Admitted Male A 512 
1 Rejected Male A 313 
2 Admitted Female A 89 
3 Rejected Female A 19 
4 Admitted Male B 353 
5 Rejected Male B 207 
6 Admitted Female B 17 
7 Rejected Female B 8 
8 Admitted Male C 120 
9 Rejected Male C 205 
10 Admitted Female C 202 
11 Rejected Female C 391 
12 Admitted Male D 138 
13 Rejected Male D 279 
14 Admitted Female D 131 
15 Rejected Female D 244 
16 Admitted Male E 53 
17 Rejected Male E 138 
18 Admitted Female E 94 
19 Rejected Female E 299 
20 Admitted Male F 22 
21 Rejected Male F 351 
22 Admitted Female F 24 
23 Rejected Female F 317 

ich eine neue Spalte unter Verwendung der folgenden Datenrahmen erstellen möchten ...

Dept Gender Freq 
0 A Female 108 
1 A Male 825 
2 B Female 25 
3 B Male 560 
4 C Female 593 
5 C Male 325 
6 D Female 375 
7 D Male 417 
8 E Female 393 
9 E Male 191 
10 F Female 341 
11 F Male 373 

ich eine neue Spalte in der ersten Daten erstellen möchten Rahmen unter Verwendung der Freq Spalte des zweiten Datenrahmens. Ich muss den 108 Wert einfügen if Detp and Gender sind die gleichen in beiden Datenrahmen. Der neue Datenrahmen sollte so aussehen ...

Admit  Gender Dept Freq Total 
0 Admitted Male A 512  825 
1 Rejected Male A 313  825 
2 Admitted Female A 89   108 
3 Rejected Female A 19   108 
4 Admitted Male B 353  560 
5 Rejected Male B 207  560 
6 Admitted Female B 17   25 
7 Rejected Female B 8   25 

Ich habe den folgenden Code versucht ...

for i in data.iterrows(): 
    for j in total_freq.iterrows(): 
     if i[1].Gender == total_freq.Gender & i[1].Dept == total_freq.Dept: 
      data['Total'] = total_freq.Freq 

ich folgende Fehlermeldung erhalten ... TypeError: cannot compare a dtyped [object] array with a scalar of type [bool]

Jede Hilfe zu die Spalte mit den korrekten Werten erstellen?

Answer 1

können Sie

df['Total'] = df.groupby(['Dept', 'Gender']).Freq.transform('sum') 

Sie erhalten Transformation verwenden

Admit Gender Dept Freq Total 
0 Admitted Male A 512 825 
1 Rejected Male A 313 825 
2 Admitted Female A 89 108 
3 Rejected Female A 19 108 
4 Admitted Male B 353 560 
5 Rejected Male B 207 560 
6 Admitted Female B 17 25 
7 Rejected Female B 8 25 
8 Admitted Male C 120 325 
9 Rejected Male C 205 325 
10 Admitted Female C 202 593 
11 Rejected Female C 391 593 
12 Admitted Male D 138 417 
13 Rejected Male D 279 417 
14 Admitted Female D 131 375 
15 Rejected Female D 244 375 
16 Admitted Male E 53 191 
17 Rejected Male E 138 191 
18 Admitted Female E 94 393 
19 Rejected Female E 299 393 
20 Admitted Male F 22 373 
21 Rejected Male F 351 373 
22 Admitted Female F 24 341 
23 Rejected Female F 317 341 

Answer 2

Sie pandas.DataFrame.merge() verwenden können, um Ihre Summen aus dem zweiten Datenrahmen zur ersten LEFT JOIN. Benennen Sie zuerst freq in den Summen df um.

df1 = df1.rename(columns={'Freq':'Total'}) 
df_totals = pd.merge(df, df1['Total'], how='left', on=['Gender', 'Dept'])