Pandas Pivot表 - 在多索引表中添加小计

Question

我有一张构造的数据表：

名字	卡	付款ID	约翰
·杜伊	T077	7312637	54
John Doe	T077	1323131	34
Jane Doe	S044	1231321	13
John Doe	J544 463444	4634564	53

我想实现的输出，我想实现一个pivot桌子类似格式：

姓名	交易	总和
约翰·杜（John Doe）	3	141
--- T077	2	88
--- J544	1	53
JANE DOE	1	13
---------- S044	1	13

请记住：

• 付款ID唯一标识交易（每条线中的每一行）表）
• 每个名称都可以使用我使用pandas pivot_table尝试的一张或多张卡的一项或多件交易

，但是我找不到按照我想要的构造数据的方法（包括每个名称的小计），我只能按名称和卡片进行分组 。

pd.pivot_table(df, values='Amount', index=['Name','Card'], aggfunc=(np.sum, len))

对桌子上的格式不佳，对不起，我的降价技能非常有限

有什么帮助吗？

Answer 1

枢轴表是一种很好的方法，尝试：

table = pd.pivot_table(
    df, 
    values=['Amount'],
    index=['Name', 'Card'],
    aggfunc=['count', 'sum'],
)

# Adds subtotals, and sorts:
pd.concat([
    d.append(d.sum().rename((k, 'Total')))
    for k, d in table.groupby(level=0)
]).sort_index(ascending=[False, True])

输出：

                count    sum
               Amount Amount
Name     Card
Joe Doe  Total      3    141
         j544       1     53
         t077       2     88
Jane Doe Total      1     13
         s044       1     13

次数参考： link。

Answer 2

请确保使用pivot_table使用margins = true，然后使用以下功能：

def pivot_table_w_subtotals(df, values, indices, columns, aggfunc, fill_value):
    '''
    Adds tabulated subtotals to pandas pivot tables with multiple hierarchical indices.
    
    Args:
    - df - dataframe used in pivot table
    - values - values used to aggregrate
    - indices - ordered list of indices to aggregrate by
    - columns - columns to aggregrate by
    - aggfunc - function used to aggregrate (np.max, np.mean, np.sum, etc)
    - fill_value - value used to in place of empty cells
    
    Returns:
    -flat table with data aggregrated and tabulated
    
    '''
    listOfTable = []
    for indexNumber in range(len(indices)):
        n = indexNumber+1
        if n == 1:
            table = pd.pivot_table(df,values=values,index=indices[:n],columns=columns,aggfunc=aggfunc,fill_value=fill_value,margins=True,observed=True)
        else:
            table = pd.pivot_table(df,values=values,index=indices[:n],columns=columns,aggfunc=aggfunc,fill_value=fill_value,observed=True)
        table = table.reset_index()
        for column in indices[n:]:
            table[column] = ''
        listOfTable.append(table)
    concatTable = pd.concat(listOfTable).sort_index()
    concatTable = concatTable.set_index(keys=indices)
    return concatTable.sort_index(axis=0,ascending=True)

使用示例：

pivot_table_w_subtotals(df=df_pivot,values=['Value1','Value2'],indices=['Store','Department','Type'],columns=[],aggfunc='sum',fill_value='')

注意：我将以下内容添加到两个>上的代码中table = lines ：（

,observed=True

）

我正在修改它的过程，因为我有一个dcategorical排序，该排序位于原始df_pivot中，但在返回的表中没有。任何帮助都很棒！