回答編集履歴
1
追記
answer
CHANGED
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@@ -19,4 +19,24 @@
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19
19
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})
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20
20
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21
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df_group = df.groupby(['sya','kan']).apply(func).reset_index()
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-
```
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22
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+
```
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+
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+
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。
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+
(実データで試さないとわからないです)
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+
```python
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+
df2 = pd.pivot_table(df, 'kinngaku',
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+
index=['sya', 'kan'], columns=['ksex', 'keiro'],
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+
aggfunc='sum', fill_value=0)
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+
df2.columns = df2.columns.map({
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+
(0, 0): 'kinngaku_man_sin',
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32
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+
(0, 1): 'kinngaku_man_mina',
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33
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+
(1, 0): 'kinngaku_woman_sin',
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34
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+
(1, 1): 'kinngaku_woman_mina',
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+
})
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36
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+
df2['kinngaku_man'] = df2['kinngaku_man_sin'] + df2['kinngaku_man_mina']
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37
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+
df2['kinngaku_woman'] = df2['kinngaku_woman_sin'] + df2['kinngaku_woman_mina']
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+
df2['kinngaku'] = df2['kinngaku_man'] + df2['kinngaku_woman']
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+
```
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+
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+
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、
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+
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。
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