回答編集履歴
1
追記
test
CHANGED
|
@@ -41,3 +41,43 @@
|
|
|
41
41
|
df_group = df.groupby(['sya','kan']).apply(func).reset_index()
|
|
42
42
|
|
|
43
43
|
```
|
|
44
|
+
|
|
45
|
+
|
|
46
|
+
|
|
47
|
+
下記のようにpandas.pivot_tableを使ってやる方が速いんじゃないかという気がします。
|
|
48
|
+
|
|
49
|
+
(実データで試さないとわからないです)
|
|
50
|
+
|
|
51
|
+
```python
|
|
52
|
+
|
|
53
|
+
df2 = pd.pivot_table(df, 'kinngaku',
|
|
54
|
+
|
|
55
|
+
index=['sya', 'kan'], columns=['ksex', 'keiro'],
|
|
56
|
+
|
|
57
|
+
aggfunc='sum', fill_value=0)
|
|
58
|
+
|
|
59
|
+
df2.columns = df2.columns.map({
|
|
60
|
+
|
|
61
|
+
(0, 0): 'kinngaku_man_sin',
|
|
62
|
+
|
|
63
|
+
(0, 1): 'kinngaku_man_mina',
|
|
64
|
+
|
|
65
|
+
(1, 0): 'kinngaku_woman_sin',
|
|
66
|
+
|
|
67
|
+
(1, 1): 'kinngaku_woman_mina',
|
|
68
|
+
|
|
69
|
+
})
|
|
70
|
+
|
|
71
|
+
df2['kinngaku_man'] = df2['kinngaku_man_sin'] + df2['kinngaku_man_mina']
|
|
72
|
+
|
|
73
|
+
df2['kinngaku_woman'] = df2['kinngaku_woman_sin'] + df2['kinngaku_woman_mina']
|
|
74
|
+
|
|
75
|
+
df2['kinngaku'] = df2['kinngaku_man'] + df2['kinngaku_woman']
|
|
76
|
+
|
|
77
|
+
```
|
|
78
|
+
|
|
79
|
+
|
|
80
|
+
|
|
81
|
+
大きくグループ化して、applyの中で分割計算する処理をいれるか、
|
|
82
|
+
|
|
83
|
+
小さくグループ化して、結果を足し合わせるかの違いです。
|