pythonのpandas(dataframe)の処理で困っています。

Question

やりたいこと

以下のデータフレーム１をデータフレーム２の状態にしたい

データフレーム１(df1)

name	money	type
A	100	1
A	150	2
A	50	3
B	0	2
B	90	4
C	20	1
C	150	5

データフレーム２(df2)

name	total_money	count
A	300	3
B	90	2
C	170	2

※nameは重複なし
※total_moneyはnameを軸にしたmoneyの合計
※countはnameを軸にしたmoneyのカウント
※total_moneyもcountも対象はtypeが1と2ものだけで、他は除外

考えていたこと・・

functions = ['count', 'sum']
df2= df1.groupby('name')['money'].agg(functions)

これだと計算に入れたくないtypeも対象となってしまう。

条件

• type = ['1', '2']のような形で処理したい。
  理想は新しいデータフレームを作成するときにif文とかで分岐できると良い。

• かなりデータ件数が多いので、typeが対象外の行を削除とかは難しい。

• df1には記載ない列も多数ある

　df2でもその記載なき列も2列だけ使用する

Comments

[meg_]

「※countはname2を軸にしたmoneyのカウント」のname2とは何でしょうか？

[etoshhy]

失礼しました。nameの間違いでした。

Answer 1

typeの値によってフィルタリングを行った上で `groupby.agg()`` をするとよいのではないでしょうか

import pandas as pd
import io

csv = """
name,money,type
A,100,1
A,150,2
A,50,3
B,0,2
B,90,4
C,20,1
C,150,5
"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(csv))


target_type=[1,2]
ret = df[df['type'].isin(target_type)].groupby('name').agg({'money':'sum', 'type':'count'})
ret = ret.rename(columns={'money':'total_money', 'type':'count'})
print(ret)
#      total_money  count
#name
#A             250      2
#B               0      1
#C              20      1